小批次随机梯度下降(minibatch Stochastic Gradient Descent,minibatch SGD)就是其中一个改良的版本,通过使用小批量训练样本(子集)估算梯度,从而使计算加速。SGD本身也有诸多“升级”。比如,Adagrad就是其中一个升级版,可通过历史梯度调整每个参数的学习速率α:当梯度非常大时α减小,反之增大。动量(Momentum)是一种加速SG...
batch_size, drop_last， 此处的 sampler 就是之前的 RandomSampler。batch
阿里，我所有的向往
它背后的原因是什么?() A.Mini-Batch 为偶数的时候,梯度下降算法训练的更快B. Mini-Batch 设为2的幂,是为了符合 CPU、GPU 的内存要求,利于并行化处理C. 不使用偶数时,损失函数是不稳定的D. 以上说法都不对相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
1. 简单解释 其实现逻辑大概是假如数据集有 500 条数据，batch size设置为 50， 则共有 10 batch/...
是对整个数据集进行打乱，再重新组成batch