原文:SGD、GD

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:

查看详情

GDSGD区别

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27609238 ...

Tue Apr 07 18:32:00 CST 2020 0 640
线性回归,感知机,逻辑回归(GDSGD

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, .. ...

Thu Mar 30 06:33:00 CST 2017 0 3018
梯度下降做做优化(batch gdsgd、adagrad )

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 ...

Wed May 17 20:54:00 CST 2017 0 1947
【DeepLearning】优化算法:SGDGD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam

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 GDSGD: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 ...

Tue Mar 26 03:05:00 CST 2019 0 1209
torch.optim.SGD

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 ...

Tue Jul 27 03:38:00 CST 2021 0 159
SGD的动量(Momentum)算法

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 ...

Tue Nov 05 07:12:00 CST 2019 0 2560
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM