如果根据公式(9-13)所示的模型来训练权值参数,每次更新迭代,都要遍历训练样本集合D中的所有成员,然后求误差和、分别求各个权值的梯度,迭代一次都会“大动干戈”。因此这种算法也叫作批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,BGD)。 下面用一个线性回归的例子举例说明。线性回归的目标函数很简单,如公式(9-10)所示的均...
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降( Batch Gradient Descent )、随机梯度下降( Stochastic Gradient Descent )以及小批量梯度下降( Mini-Batch Gradient Descent ); 批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新; 随机梯度下降法不同...
Mini-batch gradient descent:Use b examples in each iteration.
一般有两种方法,一种迭代,一种矩阵运算,具体见:梯度下降(Gradient Descent)小结 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 优点:对于准确率来说,因为使用了全部样本的梯度,所以准确率会更高 缺点:但是使用了全部样本,导致在训练速度和收敛速度上都比较慢 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 优点:随机梯度下降...
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着3种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)、小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来,我们将对这3种不同的梯度下降法进行理解。
1、批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) (1)初始化参数(需要求解的值) .. (2)对代价函数(总体样本)求偏导(针对于每个 ) (3)更新参数 .. , 为学习率,影响收敛速度和结果,若学习率过大,则可能无法收敛,若学习率过小,则收敛速度慢。 (4)迭代2、3步骤,直到收敛。
1、批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下: (1)对目标函数求偏导: 其中 i=1,2,…,m 表示样本数, j=0,1 表示特征数,这里我们使用了偏置项 x(i)0=1 。 (2)每次迭代对参...
批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 批量梯度下降:在梯度下降的每一步中都用到了所有的训练样本。 思想:找能使代价函数减小最大的下降方向(梯度方向)。 ΔΘ = - α▽J α:学习速率 梯度下降的线性回归 线性模型的代价函数: 对于更新项,为什么是 - α▽J :...
1,批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) :在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。 优点:全局最优解,能保证每一次更新权值,都能降低损失函数;易于并行实现。 缺点:当样本数目很多时,训练过程会很慢。 2,随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent):在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用...
在每一次迭代中,梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度,因此它有时也被称为批量梯度下降(batch gradient descent)。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的,我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量,然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来描述小...