梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
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 ...
原文：梯度下降算法(SGD, Momentum, NAG, Adagrad, RMProp, Adam)及其收斂效果比較
. 梯度下降 沿着目標函數梯度的反方向搜索極小值。 式中， theta 是模型參數， J theta 目標函數 損失函數 ， eta 是學習率。 . 隨機梯度下降 SGD 每次隨機選定一小批 mini batch 數據進行梯度的計算，而不是計算全部的梯度。所有小批量數據都訓練完，我們稱為完成了一個迭代期 epoch 。 . Momentum 想象損失函數是一個山谷，一個球從山谷滑下來，在一個平坦 ...
2020-02-22 23:12 0 770 推薦指數：
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各種梯度下降 bgd sgd mbgd adam
轉載 https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各種神經網絡優化算法：從梯度下降到Adam方法 ...