梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
梯度下降法（Gradient Descent） 優化思想：用當前位置的負梯度方向作為搜索方向，亦即為當前位置下降最快的方向，也稱“最速下降法”。越接近目標值時，步長越小，下降越慢。 如下圖所示，梯度下降不一定能找到全局最優解，可能尋找到的是局部最優解。（當損失函數是凸函數時 ...
原文：15、優化算法之Mini-batch 梯度下降法
再進行Mini batch 梯度下降法學習之前，我們首先對梯度下降法進行理解 一 梯度下降法 Gradient Descent 優化思想：用當前位置的負梯度方向作為搜索方向，亦即為當前位置下降最快的方向，也稱 最速下降法 。越接近目標值時，步長越小，下降越慢。 首先來看看梯度下降的一個直觀的解釋。比如我們在一座大山上的某處位置，由於我們不知道怎么下山，於是決定走一步算一步，也就是在每走到一個位置的 ...
2021-08-24 15:45 0 195 推薦指數：
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