Mini-batch 和batch的区别
一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch ...
原文：mini batch的作用
深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stocha ...
2020-03-11 12:57 0 833 推荐指数：
相关推荐
Mini-Batch 、Momentum、Adam算法的实现
Mini-Batch 1. 把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的 2.创建迷你分支数据集 Momentum 1初始化 2动量更新参数 Adam Adam算法是训练神经网络中最有效的算法之一，它是RMSProp算法 ...
mini-batch的TripleLoss实现(Pytorch)
以前都是直接调用别人的， 但是详细实现没有了解过， 今天自己实现一把。简单来说， 找出batch中每个anchor对应的最大正样本postive和最小负样本nagetive，然后距离max(a-p)和min(a-n)做差即可。 ...
spring batch @EnableBatchProcessing作用
@EnableBatchProcessing:自动帮你补全一些重要的有关batch工作时的属性依赖如： @Autowired public JobBuilderFactory jobBuilderFactory; @Autowired public StepBuilderFactory ...
batch_idx作用
batch_idx作用 待办 batch_idx * len(data) 这里的batch_idx 就是数组分组之后的组号，len(data)就是每组的数据量，这个式子表示的就是总共已经训练的数据总数 做显示 ...
keras基础-优化策略：mini-batch gradient decent
参考《Keras中文文档》http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念：神经网络优化器（优化策略）、梯度下降、随机梯度下降、小批的梯度下降（mini-batch gradient decent）、batch_size batch ...
梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
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。 ...
mini ui 中mini.parse 语句的作用？
把html标签解析成miniui控件对象。默认会自动调用的。在window.onload时间点会自动调用。但是，如果你在window.onload之前操作控件，这时候，必须先mini.parse()。 ...