1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度 ...

最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https ...

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 ...

一、序言 　　动量梯度下降也是一种神经网络的优化方法，我们知道在梯度下降的过程中，虽然损失的整体趋势是越来越接近0，但过程往往是非常曲折的，如下图所示： 　　特别是在使用mini-batch后，由于单次参与训练的图片少了，这种“曲折”被放大了好几倍。前面我们介绍过L2 ...

上使用梯度下降算法。 从而神经网络模型在训练数据的孙师函数尽可能小。 --反向传播算法是训练神经网络的 ...

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 ...

SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。即： xt+1 ...

训练神经网络的时候，基本就是三个步骤： 正向计算网络输出； 计算Loss； 反向传播，计算Loss的梯度来更新参数(即梯度下降)。 在小的训练集上联系的时候，通常每次对所有样本计算Loss之后通过梯度下降的方式更新参数(批量梯度下降)，但是在大的训练集时，这样每次计算所 ...