梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
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 ...
原文：優化-最小化損失函數的三種主要方法：梯度下降(BGD)、隨機梯度下降(SGD)、mini-batch SGD
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，對於參數的更新，需要計算所有的樣本然后求平均，其計算得到的是一個標准梯度 這是一次迭代，我們其實需要做n次迭代直至其收斂 。因而理論上來說一次更新的幅度是比較大的。 SGD 與BGD相比，隨機也就是說 ...
2018-08-30 14:27 0 7033 推薦指數：
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