梯度下降法的三種形式BGD、SGD以及MBGD
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 在應用機器學習算法時，我們通常采用梯度下降法來對采用的算法進行訓練。其實，常用的梯度下降法還具體包含有三種不同的形式，它們也各自有着不同的優缺點。 下面我們以線性回歸算法來對三種梯度下降法進行比較。 一般線性 ...
原文：各種梯度下降 bgd sgd mbgd adam
轉載https: blog.csdn.net itchosen article details 各種神經網絡優化算法：從梯度下降到Adam方法 在調整模型更新權重和偏差參數的方式時，你是否考慮過哪種優化算法能使模型產生更好且更快的效果 應該用梯度下降，隨機梯度下降，還是Adam方法 這篇文章介紹了不同優化算法之間的主要區別，以及如何選擇最佳的優化方法。 什么是優化算法 優化算法的功能，是通過改善 ...
2019-03-18 08:53 0 603 推薦指數：
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三種梯度下降算法的區別(BGD, SGD, MBGD)
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 ...
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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 ...
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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 ...