隨機梯度下降、mini-batch梯度下降以及batch梯度下降
有樣本的Loss再計算一次梯度更新參數的方式效率是很低的。因此就有了隨機梯度下降和mini-batch梯度下 ...
原文：梯度下降算法對比（批量下降/隨機下降/mini-batch）
大規模機器學習： 線性回歸的梯度下降算法：Batch gradient descent 每次更新使用全部的訓練樣本 批量梯度下降算法 Batch gradient descent ： 每計算一次梯度會遍歷全部的訓練樣本，如果訓練樣本的比較多時，內存消耗過大。 隨機梯度下降算法： 首先將隨機打亂的訓練樣本數據 外循環： 一般 次即可，若內循環中次數 以上，則一次即可 內循環：遍歷所有的訓練樣本，每次 ...
2019-02-02 14:08 0 1208 推薦指數：
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