常规的梯度下降算法中，会遇到平缓区域，碰到鞍点，碰到局部最小值（截止当前无解），因此为了解决这个问题，我们需要优化传统的梯度下降算法。动量算法（Momentum）是梯度下降算法的一种优化方法，旨在解决传统梯度下降容易陷入局部最小值或在鞍点附近震荡的问题。动量算法通过引入一个“动

靶机：https://download.vulnhub.com/momentum/Momentum.ova下载后使用VirtualBox打开难度：中目标：取得root权限+2Flag攻击方法：主机发现端口扫描信息收集Web路径爆破XSS漏洞JS脚本分析AES解密Redis认证漏洞主机发现sudoarp-scan-l端口扫描和服务发现

总体目标：       掌握单个目标机渗透思路本期内容：靶场地址：Momentum:2~VulnHubhttps://www.vulnhub.com/entry/momentum-2,702/靶场截图：总体思路：信息收集       漏洞发现利用       权限获取       目的达成具体实现：nmap主机发现，

总体目标：    掌握单个目标机渗透思路本期内容：靶场地址：Momentum:1~VulnHubhttps://www.vulnhub.com/entry/momentum-1,685/靶场截图：总体思路：信息搜集    漏洞利用    权限获取    目的达成具体实现：nmap主机发现、端口扫描dirsear

传统的梯度下降优化算法中，可能会碰到以下情况：碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢碰到“鞍点”，梯度为0，参数无法优化碰到局部最小值对于这些问题,出现了一些对梯度下降算法的优化方法，例如：Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam等.1.指数加权平均我们最常见的算数平均指

核心问题：CriticalPoint在GradientDescent的时候，如果遇到梯度为0的情况，导致无法继续optimization，这样的点叫做CritcalPoint如果最后优化的结果不好，则出现这样的点的原因有2个：一个是到localminima了，另一个是在驻点了（也叫鞍点，SaddlePoint）。现在主要关注的是如何判

动量梯度下降法还有一种算法叫做Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新的权重。例如，如果要优化成本函数，函数形状如图，红点代表最小值的位置，假设从这里（蓝色点）开始梯度下降法，如果

UMICHCVLinearClassifiers在上一篇博文中，我们讨论了利用损失函数来判断一个权重矩阵的好坏，在这节中我们将讨论如何去找到最优的权重矩阵想象我们要下到一个峡谷的底部，我们自然会选择下降最快的斜坡，换成我们这个问题就是要求权重矩阵相对于损失函数的梯度函数，最简单的方法就是

1.Batch(批次)对抗临界点的两个方法就是batch和momentum  将一笔大型资料分若干批次计算loss和梯度,从而更新参数.每看完一个epoch就把这笔大型资料打乱(shuffle),然后重新分批次.这样能保证每个epoch中的batch资料不同,避免偶然性.epoch是指将数据集分成batch后,

Momentum识别目标主机IP地址─(kali㉿kali)-[~/Vulnhub/Momentum]└─$sudonetdiscover-ieth1-r192.168.56.0/24Currentlyscanning:Finished!|ScreenV

举一个直观的例子来说明SGD和Momentum的区别的话——SGD是一个轻球（无惯性）做梯度下降寻找loss极小值，而Momentum则是一个重球（有惯性）做梯度下降寻找loss极小值。我们在原始S