有關各種優化算法的詳細算法流程和公式可以參考 這篇blog ，講解比較清晰，這里說一下自己對他們之間關系的理解。 BGD 與 SGD 首先，最簡單的 BGD 以整個訓練集的梯度和作為更新方向，缺點是速度慢，一個 epoch 只能更新一次模型參數。 SGD 就是用來解決這個問題的，以每個樣本的梯度作為更新方向，更新次數更頻繁。但有兩個缺點： 更新方向不穩定 波動很大。因為單個樣本有很大的隨機性，單樣 ...
2019-03-30 22:19 0 1065 推薦指數：
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org/pdf ...
前言 這里討論的優化問題指的是，給定目標函數f(x)，我們需要找到一組參數x（權重），使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識，和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降 ...
1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前進，損失函數值在一些維度的改變得快（更新速度快），在一些維度改變得慢（速度慢）- 在高維空間更加普遍 ②容易陷入局部極小值和鞍點： 局部最小值： 鞍點： ③對於凸優化而言，SGD不會收斂，只會在最優 ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org/pdf ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org ...
我們初學的算法一般都是從SGD入門的，參數更新是： 它的梯度路線 ...
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 ...
SGD SGD是深度學習中最常見的優化方法之一，雖然是最常使用的優化方法，但是卻有不少常見的問題。 learning rate不易確定，如果選擇過小的話，收斂速度會很慢，如果太大，loss function就會在極小值處不停的震盪甚至偏離。每個參數的learning rate都是相同 ...
