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：2-2 理解 mini-batch 梯度下降法
理解 mini batch 梯度下降法 Understanding mini batch gradient descent 使用 batch 梯度下降法时，每次迭代你都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数J是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许你的学习率太大。 使用 mini batch 梯度下降法，如果你作出成 ...
2018-09-14 21:19 0 2695 推荐指数：
相关推荐
15、优化算法之Mini-batch 梯度下降法
再进行Mini-batch 梯度下降法学习之前，我们首先对梯度下降法进行理解 一、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。 首先来看看梯度下降 ...
随机梯度下降、mini-batch梯度下降以及batch梯度下降
有样本的Loss再计算一次梯度更新参数的方式效率是很低的。因此就有了随机梯度下降和mini-batch梯度下 ...
【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降
一.梯度下降 梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法，计算loss的公式如下： 有了loss function之后，我们立马通过这个loss求解出梯度，并将梯度用于参数theta的更新，如下所示： 这样做之后，我们只需要遍历所有的样本，就可以得到一个 ...
梯度下降算法对比（批量下降/随机下降/mini-batch）
大规模机器学习： 线性回归的梯度下降算法：Batch gradient descent(每次更新使用全部的训练样本) 批量梯度下降算法（Batch gradient descent）： 每计算一次梯度会遍历全部的训练样本，如果训练样本的比较多时，内存消耗 ...
改善深层神经网络的优化算法：mini-batch梯度下降、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam优化、学习率衰减
1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时，知道了可以将训练样本横向堆叠，形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵： 当数据量不是太大时，这样做当然会充分利用向量化的优点，一次训练中就可以将所有训练样本涵盖，速度也会较快。但当数据量急剧增大，达到百万甚至更大的数量级时，组成的矩阵将极其庞大 ...
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 ...
梯度下降法-理解共轭梯度法
共轭梯度法关键是要找正交向量寻找方向，去不断逼近解。 其本质是最小二乘解的思想 最小二乘解 其中A系数矩阵是确定的，Ax是永远都取不到向量 b的，取得到那就是不用最小二乘解 我要求AX和b最小的距离，就是要求b在Ax上的投影，向量b-AX一定是要垂直于AX ...