https://zhuanlan.zhihu.com/p/27609238 ...
GD參考: https: blog.csdn.net CharlieLincy article details SGD參考:https: blog.csdn.net CharlieLincy article details 關於SGD,博主的第二個問題。 GD 代碼: SGD代碼: mini batch代碼: 一直不明白SGD和GD相比優勢到底在哪。看代碼每次迭代兩個算法都要遍歷一次數據集。沒啥區 ...
2018-10-20 17:17 0 836 推薦指數:
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線性回歸 線性回歸是一個回歸問題,即用一條線去擬合訓練數據 線性回歸的模型: 通過訓練數據學習一個特征的線性組合,以此作為預測函數。 訓練目標:根據訓練數據學習參數(w1,w2, .. ...
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 ...
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 ...
參考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 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。 ...
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 ...
torch.optim.SGD返回一個優化器類。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示學習率,paramater表示參數。 sgd.zero_grad()清除各點的梯度 sgd.step()進行一次優化 ...
引入動量(Momentum)方法一方面是為了解決“峽谷”和“鞍點”問題;一方面也可以用於SGD 加速,特別是針對高曲率、小幅但是方向一致的梯度。 如果把原始的 SGD 想象成一個紙團在重力作用向下滾動,由於質量小受到山壁彈力的干擾大,導致來回震盪;或者在鞍點處因為質量小速度很快 ...