三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)
前言 我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size，这个 batch_size 究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为 1、10、100 或者是 10000 究竟有什么区别呢？ 批量梯度下降(Batch Gradient Descent，BGD) 梯度下降 ...
原文：监督学习——随机梯度下降算法（sgd）和批梯度下降算法（bgd）
线性回归 首先要明白什么是回归。回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值。 假设特征和结果满足线性关系，即满足一个计算公式h x ，这个公式的自变量就是已知的数据x，函数值h x 就是要预测的目标值。这一计算公式称为回归方程，得到这个方程的过程就称为回归。 假设房子的房屋面积和卧室数量为自变量x，用x 表示房屋面积，x 表示卧室数量 房屋的交易价格为因变量y，我们用h x 来表示 ...
2018-02-20 16:55 0 20742 推荐指数：
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梯度下降算法是通过沿着目标函数J(θ)参数θ∈R的梯度（一阶导数）相反方向−∇θJ(θ)来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），更新步长为η。有三种梯度下降算法框架，它们不同之处在于每次学习（更新模型参数）使用的样本个数，每次更新使用不同的样本会导致每次学习的准确性和学习时间 ...