深度学习中动量有什么用？

在深度学习中，动量（momentum）是一种优化算法，用于加速梯度下降的收敛速度，并帮助跳出局部最优解。

动量的作用如下：

1. 加速收敛速度：动量算法利用历史梯度信息来调整当前梯度的方向和大小。当梯度在连续迭代中保持相同方向时，动量可以加速收敛速度，特别是在梯度下降中出现平坦区域或者局部最优解时。

2. 平滑梯度更新：动量算法通过引入历史梯度的加权平均，可以减少梯度更新的方差，从而使训练过程更加平滑。这有助于避免在梯度更新过程中出现剧烈的波动，提高训练的稳定性。

3. 跳出局部最优解：由于动量算法具有一定的冲量，可以帮助梯度下降跳出局部最优解，并在搜索空间中找到更好的全局最优解。

总之，动量在深度学习中起到了加速收敛、平滑梯度更新和跳出局部最优解的作用，提高了优化算法的效果和稳定性。