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 ...
原文：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，内存消耗过大。 随机梯度下降算法： 首先将随机打乱的训练样本数据 外循环： 一般 次即可，若内循环中次数 以上，则一次即可 内循环：遍历所有的训练样本，每次 ...
2019-02-02 14:08 0 1208 推荐指数：
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