深度學習筆記之【隨機梯度下降（SGD）】
隨機梯度下降 幾乎所有的深度學習算法都用到了一個非常重要的算法：隨機梯度下降（stochastic gradient descent,SGD) 隨機梯度下降是梯度下降算法的一個擴展 機器學習中一個反復出現的問題： 好的泛化需要大的訓練集，但是大的訓練集的計算代價也更大 ...
原文：DeepLearning 代碼解析--隨機梯度下降SGD
梯度下降 gradient decent 梯度下降方法是我們求最優化的常用方法。常用的有批量梯度下降和隨機梯度下降。 對於一個目標函數 我們目的min J ， 是learningrate，表示每次向梯度負方向下降的步長，經過一次次迭代，向最優解收斂，如下圖所示。 根據數據量的大小，我們可以每次使用一個樣本來優化目標函數，即隨機梯度下降 stochastic gradient descent ，我 ...
2016-10-02 21:25 0 2374 推薦指數：
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