SGD、GD
GD参考： https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791 SGD参考：https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147 关于SGD，博主的第二个问题 ...
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线性回归，感知机，逻辑回归（GD，SGD）
线性回归 线性回归是一个回归问题，即用一条线去拟合训练数据 线性回归的模型： 通过训练数据学习一个特征的线性组合，以此作为预测函数。 训练目标：根据训练数据学习参数(w1,w2, .. ...
梯度下降做做优化（batch gd、sgd、adagrad ）
首先说明公式的写法 上标代表了一个样本，下标代表了一个维度； 然后梯度的维度是和定义域的维度是一样的大小； 1、batch gradient descent： 假设样本个数是m个,目 ...
【DeepLearning】优化算法：SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam
优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD：Gradient Descent，就是传统意义上的梯度下降，也叫batch GD。 SGD：随机梯度下降。一次只随机选择一个样本进行训练和梯度更新。 mini-batch GD：小批量梯度下降。GD训练的每次迭代一定是向着最优 ...
tensorflow实现最基本的神经网络 + 对比GD、SGD、batch-GD的训练方法
参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 该代码默认是梯度下降法，可自行从注释中选择其他训练方法 在异或问题上，由于训练的样本数较少，神经网络简单，训练结果最好的是GD梯度下降法。 ...
【原创】batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大数据背景下的梯度训练算法
这些GD算法呢？ 原来，batch、mini-batch、SGD、online的区别在于训练数据的选择 ...
三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)
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 ...
torch.optim.SGD
torch.optim.SGD返回一个优化器类。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示学习率，paramater表示参数。 sgd.zero_grad()清除各点的梯度 sgd.step()进行一次优化 ...