https://zhuanlan.zhihu.com/p/27609238 ...
GD参考: https: blog.csdn.net CharlieLincy article details SGD参考:https: blog.csdn.net CharlieLincy article details 关于SGD,博主的第二个问题。 GD 代码: SGD代码: mini batch代码: 一直不明白SGD和GD相比优势到底在哪。看代码每次迭代两个算法都要遍历一次数据集。没啥区 ...
2018-10-20 17:17 0 836 推荐指数:
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线性回归 线性回归是一个回归问题,即用一条线去拟合训练数据 线性回归的模型: 通过训练数据学习一个特征的线性组合,以此作为预测函数。 训练目标:根据训练数据学习参数(w1,w2, .. ...
首先说明公式的写法 上标代表了一个样本,下标代表了一个维度; 然后梯度的维度是和定义域的维度是一样的大小; 1、batch gradient descent: 假设样本个数是m个,目 ...
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 ...
参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 该代码默认是梯度下降法,可自行从注释中选择其他训练方法 在异或问题上,由于训练的样本数较少,神经网络简单,训练结果最好的是GD梯度下降法。 ...
这些GD算法呢? 原来,batch、mini-batch、SGD、online的区别在于训练数据的选择 ...
torch.optim.SGD返回一个优化器类。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示学习率,paramater表示参数。 sgd.zero_grad()清除各点的梯度 sgd.step()进行一次优化 ...
引入动量(Momentum)方法一方面是为了解决“峡谷”和“鞍点”问题;一方面也可以用于SGD 加速,特别是针对高曲率、小幅但是方向一致的梯度。 如果把原始的 SGD 想象成一个纸团在重力作用向下滚动,由于质量小受到山壁弹力的干扰大,导致来回震荡;或者在鞍点处因为质量小速度很快 ...