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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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 ...

Thu Aug 08 05:36:00 CST 2019 0 735
2-2 理解 mini-batch 梯度下降法

理解 mini-batch 梯度下降法( Understanding mini-batch gradient descent) 使用 batch 梯度下降法時,每次迭代你都需要歷遍整個訓練集,可以預期每次迭代成本都會下降,所以如果成本函數J是迭代次數的一個函數,它應該會隨着每次迭代而減少,如果在 ...

Sat Sep 15 05:19:00 CST 2018 0 2695
梯度下降算法對比(批量下降/隨機下降/mini-batch

大規模機器學習: 線性回歸的梯度下降算法Batch gradient descent(每次更新使用全部的訓練樣本) 批量梯度下降算法Batch gradient descent): 每計算一次梯度會遍歷全部的訓練樣本,如果訓練樣本的比較多時,內存消耗 ...

Sat Feb 02 22:08:00 CST 2019 0 1208
改善深層神經網絡的優化算法mini-batch梯度下降、指數加權平均、動量梯度下降、RMSprop、Adam優化、學習率衰減

1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時,知道了可以將訓練樣本橫向堆疊,形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣: 當數據量不是太大時,這樣做當然會充分利用向量化的優點,一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋,速度也會較快。但當數據量急劇增大,達到百萬甚至更大的數量級時,組成的矩陣將極其龐大 ...

Mon Oct 22 05:40:00 CST 2018 0 1058
【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 ...

Mon Aug 10 00:42:00 CST 2020 0 776
Kmeans算法的經典優化——mini-batch和Kmeans++

感謝參考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.html mini batch mini batch的思想非常朴素,既然全體樣本當中數據量太大,會使得我們迭代的時間過長,那么我們 縮小數據規模 行不行? 那怎么減小規模呢,很簡單,我們隨機 ...

Fri Mar 27 23:59:00 CST 2020 0 1561
 
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