SGD、GD
GD參考： https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791 SGD參考：https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147 關於SGD，博主的第二個問題 ...
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線性回歸 線性回歸是一個回歸問題，即用一條線去擬合訓練數據 線性回歸的模型： 通過訓練數據學習一個特征的線性組合，以此作為預測函數。 訓練目標：根據訓練數據學習參數(w1,w2, .. ...
梯度下降做做優化（batch gd、sgd、adagrad ）
首先說明公式的寫法 上標代表了一個樣本，下標代表了一個維度； 然后梯度的維度是和定義域的維度是一樣的大小； 1、batch gradient descent： 假設樣本個數是m個,目 ...
【DeepLearning】優化算法：SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam
優化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD：Gradient Descent，就是傳統意義上的梯度下降，也叫batch GD。 SGD：隨機梯度下降。一次只隨機選擇一個樣本進行訓練和梯度更新。 mini-batch GD：小批量梯度下降。GD訓練的每次迭代一定是向着最優 ...
tensorflow實現最基本的神經網絡 + 對比GD、SGD、batch-GD的訓練方法
參考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 該代碼默認是梯度下降法，可自行從注釋中選擇其他訓練方法 在異或問題上，由於訓練的樣本數較少，神經網絡簡單，訓練結果最好的是GD梯度下降法。 ...
【原創】batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大數據背景下的梯度訓練算法
這些GD算法呢？ 原來，batch、mini-batch、SGD、online的區別在於訓練數據的選擇 ...
三種梯度下降算法的區別(BGD, SGD, MBGD)
前言 我們在訓練網絡的時候經常會設置 batch_size，這個 batch_size 究竟是做什么用的，一萬張圖的數據集，應該設置為多大呢，設置為 1、10、100 或者是 10000 究竟有什么區別呢？ 批量梯度下降(Batch Gradient Descent，BGD) 梯度下降 ...
torch.optim.SGD
torch.optim.SGD返回一個優化器類。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示學習率，paramater表示參數。 sgd.zero_grad()清除各點的梯度 sgd.step()進行一次優化 ...