1.1 動量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 優化成本函數J，還有一種算法叫做 Momentum，或者叫做動量梯度下降法，運行速度幾乎總是快於標准的梯度下降算法，簡而言之，基本的想法就是計算梯度的指數加權平均數，並利用該梯度更新你的權重。 使用動量梯度 ...

最近回顧神經網絡的知識，簡單做一些整理，歸檔一下神經網絡優化算法的知識。關於神經網絡的優化，吳恩達的深度學習課程講解得非常通俗易懂，有需要的可以去學習一下，本人只是對課程知識點做一個總結。吳恩達的深度學習課程放在了網易雲課堂上，鏈接如下（免費）： https ...

再進行Mini-batch 梯度下降法學習之前，我們首先對梯度下降法進行理解 一、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。 　　首先來看看梯度下降 ...

一、序言 　　動量梯度下降也是一種神經網絡的優化方法，我們知道在梯度下降的過程中，雖然損失的整體趨勢是越來越接近0，但過程往往是非常曲折的，如下圖所示： 　　特別是在使用mini-batch后，由於單次參與訓練的圖片少了，這種“曲折”被放大了好幾倍。前面我們介紹過L2 ...

上使用梯度下降算法。 從而神經網絡模型在訓練數據的孫師函數盡可能小。 --反向傳播算法是訓練神經網絡的 ...

一.梯度下降 梯度下降就是最簡單的用於神經網絡當中用於更新參數的用法，計算loss的公式如下： 有了loss function之后，我們立馬通過這個loss求解出梯度，並將梯度用於參數theta的更新，如下所示： 這樣做之后，我們只需要遍歷所有的樣本，就可以得到一個 ...

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 ...

訓練神經網絡的時候，基本就是三個步驟： 正向計算網絡輸出； 計算Loss； 反向傳播，計算Loss的梯度來更新參數(即梯度下降)。 在小的訓練集上聯系的時候，通常每次對所有樣本計算Loss之后通過梯度下降的方式更新參數(批量梯度下降)，但是在大的訓練集時，這樣每次計算所 ...