你在训练一个两层 MLP，mini-batch 大小 64，用纯 SGD，初始学习率 0.1。训练初期 loss 抖动很大，相邻两次迭代的梯度方向经常左右翻转。换成 SGD + Momentum(momentum=0.9) 后，前期 loss 下降变快，但后期在极小值附近持续来回震荡，验证集也没有变好。请问：Momentum 为什么能抑制这种左右翻转并加速？momentum=0.9 时，如果梯度方向长期一致，有效学习率大约是原来的多少倍？后期这种震荡你会先调 momentum 还是先调学习率，为什么？
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判断是否真理解动量是对历史梯度的指数滑动平均，以及它如何放大有效步长、与学习率调参耦合。
回答框架 · 前两步
- 纯 SGD：θ_{t+1}=θ_t-η g_t；Momentum 通常维护速度 v_t=μ v_{t-1}+g_t，参数更新 θ_{t+1}=θ_t-η v_t（等价写法符号可差）。
- 动量对历史梯度做指数滑动平均，μ=0.9 时等效平均窗口约 1/(1-μ)=10 步；相邻梯度方向相反时，历史速度会抵消部分反向分量，所以抖动减小。
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