梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
梯度下降法（Gradient Descent） 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 如下图所示，梯度下降不一定能找到全局最优解，可能寻找到的是局部最优解。（当损失函数是凸函数时 ...
原文：优化-最小化损失函数的三种主要方法：梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、mini-batch SGD
优化函数 损失函数 BGD 我们平时说的梯度现将也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降 Batch Gradient Descent 。 对目标 损失 函数求导 沿导数相反方向移动参数 在梯度下降中，对于参数的更新，需要计算所有的样本然后求平均，其计算得到的是一个标准梯度 这是一次迭代，我们其实需要做n次迭代直至其收敛 。因而理论上来说一次更新的幅度是比较大的。 SGD 与BGD相比，随机也就是说 ...
2018-08-30 14:27 0 7033 推荐指数：
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