【深度學習】：梯度下降，隨機梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降
一.梯度下降 梯度下降就是最簡單的用於神經網絡當中用於更新參數的用法，計算loss的公式如下： 有了loss function之后，我們立馬通過這個loss求解出梯度，並將梯度用於參數theta的更新，如下所示： 這樣做之后，我們只需要遍歷所有的樣本，就可以得到一個 ...
原文：隨機梯度下降、mini-batch梯度下降以及batch梯度下降
訓練神經網絡的時候，基本就是三個步驟： 正向計算網絡輸出 計算Loss 反向傳播，計算Loss的梯度來更新參數 即梯度下降 。 在小的訓練集上聯系的時候，通常每次對所有樣本計算Loss之后通過梯度下降的方式更新參數 批量梯度下降 ，但是在大的訓練集時，這樣每次計算所有樣本的Loss再計算一次梯度更新參數的方式效率是很低的。因此就有了隨機梯度下降和mini batch梯度下降的方式。下面來具體講講。 ...
2020-07-11 21:22 0 934 推薦指數：
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