Mini Batch . 把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的 .创建迷你分支数据集 Momentum 初始化 动量更新参数 Adam Adam算法是训练神经网络中最有效的算法之一，它是RMSProp算法与Momentum算法的结合体。 .初始化参数 .Adam算法实现 def update parameters with momentun parameters,grads,v,beta,le ...
2018-09-17 11:17 0 4166 推荐指数：
优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD：Gradient Descent，就是传统意义上的梯度下降，也叫batch GD。 SGD：随机梯度下降。一次只随机选择一个样本进行训练和梯度更新。 mini-batch GD：小批量梯度下降。GD训练的每次迭代一定是向着最优 ...
以前都是直接调用别人的， 但是详细实现没有了解过， 今天自己实现一把。简单来说， 找出batch中每个anchor对应的最大正样本postive和最小负样本nagetive，然后距离max(a-p)和min(a-n)做差即可。 ...
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_39502247/article/details/80032487 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新 ...
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 ...
感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.html mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大，会使得我们迭代的时间过长，那么我们 缩小数据规模 行不行？ 那怎么减小规模呢，很简单，我们随机 ...
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 ...
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第13篇文章，我们来看下Kmeans算法的优化。 在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据 ...
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 ...
