算法具體可以參照其他的博客： 隨機梯度下降： 小批量梯度下降： 通過迭代，結果會收斂到8和3: 參考：http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html ...

梯度下降法（Gradient Descent） 優化思想：用當前位置的負梯度方向作為搜索方向，亦即為當前位置下降最快的方向，也稱“最速下降法”。越接近目標值時，步長越小，下降越慢。 如下圖所示，梯度下降不一定能找到全局最優解，可能尋找到的是局部最優解。（當損失函數是凸函數時 ...

在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org/pdf ...

在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org ...

SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練數據集，我們首先將其分成n個batch，每個batch包含m個樣本。我們每次更新都利用一個batch的數據，而非整個訓練集。即： xt+1 ...

優化函數 損失函數 BGD 我們平時說的梯度現將也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 對目標(損失)函數求導 沿導數相反方向移動參數 在梯度下降中，對於參數 ...

前言 我們在訓練網絡的時候經常會設置 batch_size，這個 batch_size 究竟是做什么用的，一萬張圖的數據集，應該設置為多大呢，設置為 1、10、100 或者是 10000 究竟有什么區別呢？ 批量梯度下降(Batch Gradient Descent，BGD) 梯度下降 ...

在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org/pdf ...