转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性 ...
转载https: blog.csdn.net itchosen article details 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果 应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法 优化算法的功能,是通过改善 ...
2019-03-18 08:53 0 603 推荐指数:
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性 ...
在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为: 对应的损失函数 ...
前言 我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size,这个 batch_size 究竟是做什么用的,一万张图的数据集,应该设置为多大呢,设置为 1、10、100 或者是 10000 究竟有什么区别呢? 批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 梯度下降 ...
https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent ...
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降 ...
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 ...
在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为: $h_{\theta}=\sum_{j ...
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。 如下图所示,梯度下降不一定能找到全局最优解,可能寻找到的是局部最优解。(当损失函数是凸函数时 ...