【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降
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 ...
原文：深度学习笔记之【随机梯度下降（SGD）】
随机梯度下降 几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降 stochastic gradient descent,SGD 随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展 机器学习中一个反复出现的问题： 好的泛化需要大的训练集，但是大的训练集的计算代价也更大 机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和。 训练数据的负条件对数似然函数可以写成： J theta E x,y ...
2019-03-25 23:34 0 1715 推荐指数：
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