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。 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 ...
原文：15、优化算法之Mini-batch 梯度下降法
再进行Mini batch 梯度下降法学习之前，我们首先对梯度下降法进行理解 一 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。 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的 ...
2021-08-24 15:45 0 195 推荐指数：
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