隨機梯度下降、mini-batch梯度下降以及batch梯度下降
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 ...
原文：【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lossfunction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，就可以得到一個最終的參數theta了，這個參數可能是全局最小值，也可能不是，因為很有可能走入了一個loss的局部最小值當中。 二.隨機梯度下降 SGD ...
2020-08-09 16:42 0 776 推薦指數：
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