【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：随机梯度下降、mini-batch梯度下降以及batch梯度下降
训练神经网络的时候，基本就是三个步骤： 正向计算网络输出 计算Loss 反向传播，计算Loss的梯度来更新参数 即梯度下降 。 在小的训练集上联系的时候，通常每次对所有样本计算Loss之后通过梯度下降的方式更新参数 批量梯度下降 ，但是在大的训练集时，这样每次计算所有样本的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梯度下降的方式。下面来具体讲讲。 ...
2020-07-11 21:22 0 934 推荐指数：
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