【原創】batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大數據背景下的梯度訓練算法
這些GD算法呢？ 原來，batch、mini-batch、SGD、online的區別在於訓練數據的選擇 ...
原文：tensorflow實現最基本的神經網絡 + 對比GD、SGD、batch-GD的訓練方法
參考博客：https: zhuanlan.zhihu.com p 該代碼默認是梯度下降法，可自行從注釋中選擇其他訓練方法 在異或問題上，由於訓練的樣本數較少，神經網絡簡單，訓練結果最好的是GD梯度下降法。 ...
2017-07-20 11:24 4 4843 推薦指數：
相關推薦
探索圖神經網絡的網絡架構和訓練方法
摘要：本文我們將主要介紹各種典型的圖神經網絡的網絡架構和訓練方法。 本文我們將主要介紹各種典型的圖神經網絡的網絡架構和訓練方法。文章《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》[1]提供了一個全面的圖神經網絡(GNNs) 概述 ...
SGD、GD
。 GD 代碼： SGD代碼： mini-batch代碼： 一直不明白SGD和GD ...
Batch Size對神經網絡訓練的影響
的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文解讀。 在本文中，我們試圖更好地理解批量大小對訓練神經網絡的 ...
梯度下降做做優化（batch gd、sgd、adagrad ）
首先說明公式的寫法 上標代表了一個樣本，下標代表了一個維度； 然后梯度的維度是和定義域的維度是一樣的大小； 1、batch gradient descent： 假設樣本個數是m個,目標函數就是J(theta)，因為theta 參數的維度是和 單個樣本 x(i) 的維度是一致 ...
【DeepLearning】優化算法：SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam
優化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD：Gradient Descent，就是傳統意義上的梯度下降，也叫batch GD。 SGD：隨機梯度下降。一次只隨機選擇一個樣本進行訓練和梯度更新。 mini-batch GD：小批量梯度下降。GD訓練的每次迭代一定是向着最優 ...
GD和SGD區別
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27609238 ...
通過TensorFlow訓練神經網絡模型
神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法，下圖是反向傳播算法流程圖： 從上圖可知，反向傳播算法實現了一個迭代的過程，在每次迭代的開始，先需要選取一小部分訓練數據，這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...