深度学习笔记之【随机梯度下降（SGD）】
随机梯度下降 几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD) 随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展 机器学习中一个反复出现的问题： 好的泛化需要大的训练集，但是大的训练集的计算代价也更大 ...
原文：DeepLearning 代码解析--随机梯度下降SGD
梯度下降 gradient decent 梯度下降方法是我们求最优化的常用方法。常用的有批量梯度下降和随机梯度下降。 对于一个目标函数 我们目的min J ， 是learningrate，表示每次向梯度负方向下降的步长，经过一次次迭代，向最优解收敛，如下图所示。 根据数据量的大小，我们可以每次使用一个样本来优化目标函数，即随机梯度下降 stochastic gradient descent ，我 ...
2016-10-02 21:25 0 2374 推荐指数：
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