批量梯度下降(BGD)、隨機梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解
https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作為機器學習中較常使用的優化算法，其有着三種不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent ...
原文：精簡版SGD理解隨機梯度下降過程
知乎上看到一個直觀的解釋... 鏈接：https: www.zhihu.com question answer 涉及到的基礎概念有批數量，迭代次數，訓練集數量。 打個比方吧，比如田徑跑步。 一次只能 個人一起跑，這就是模型的批數量，也就是說batch number 為 然后開始跑步，也就是說進行模型的前向傳播， 然后跑步到終點，一次迭代完成，這整個的一次過程稱為模型的一次迭代。 那么剩下的田徑選 ...
2019-08-15 18:59 0 358 推薦指數：
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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 ...
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