【深度學習】：梯度下降，隨機梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降
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 ...
原文：深度學習筆記之【隨機梯度下降（SGD）】
隨機梯度下降 幾乎所有的深度學習算法都用到了一個非常重要的算法：隨機梯度下降 stochastic gradient descent,SGD 隨機梯度下降是梯度下降算法的一個擴展 機器學習中一個反復出現的問題： 好的泛化需要大的訓練集，但是大的訓練集的計算代價也更大 機器學習算法中的代價函數通常可以分解成每個樣本的代價函數的總和。 訓練數據的負條件對數似然函數可以寫成： J theta E x,y ...
2019-03-25 23:34 0 1715 推薦指數：
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