. SGD的不足： 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 容易陷入局部極小值和鞍點： 局部最小值： 鞍點： 對於凸優化而言，SGD不會收斂，只會在最優點附近跳來跳去 可以通過使用不固定的learning rate來解決 凸優化的全局最優點是針對訓練數據而言的，更換了當前訓練數據，當前的最優點就變了。所以SGD本來就沒 ...
2020-02-05 01:28 0 2579 推薦指數：
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
1. SGD Batch Gradient Descent 在每一輪的訓練過程中，Batch Gradient Descent算法用整個訓練集的數據計算cost fuction的梯度，並用該梯度對模型參數進行更新： 優點: cost fuction若為凸函數，能夠保證收斂到全局 ...
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，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。是梯度下降的batch版本。 對於訓練 ...
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，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。 Batch gradient descent 梯度更新規則: BGD 采用整個訓練集的數據來計算 cost ...
