解释一下为什么SGD收敛速度比BGD要快: 答:这里我们假设有30W个样本,对于BGD而言,每次迭代需要计算30W个样本才能对参数进行一次更新,需要求得最小值可能需要多次迭代(假设这里是10);而对于SGD,每次更新参数只需要一个样本,因此若使用这30W个样本进行参数更新,则参数会被更新(迭代)30W次,而这期间,SGD就能保证...
1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 使用整个训练集的优化算法被称为批量(batch)或确定性(deterministic)梯度算法,因为它们会在一个大批量中同时处理所有样本。 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。具体的算法可以参考我之前的文章——温故知新——梯度下降。
https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 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
随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次,如果样本量很大的情况(例如几十万),那么可能只用其中几万条或者几千条的样本,就已经将theta迭代到最优解了,对比上面的批量梯度下降,迭代一次需要用到十几万训练样本,一次迭代不可能最优,如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次。但是,SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多,...
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)。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,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。 为了便...
梯度下降法在机器学习中广泛应用，有三种形式：批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD）。其中，小批量梯度下降常用于深度学习模型训练。批量梯度下降（BGD）在每一次迭代时使用所有样本进行梯度更新，计算过程包含向量化操作，效率较高。优点包括准确的梯度估计和较低的方差，但缺点...
1. BGD，又称批量或确定性梯度，每次迭代使用所有样本，保证无偏梯度估计，但处理大量数据时效率低，收敛速度慢。适合凸函数，可能收敛至全局最小值。2. SGD，每次仅用一个样本更新，速度快，但易受噪声影响，可能导致不收敛，学习过程波动大。常用于提高泛化能力。3. MBGD，选择部分样本（mini-batch）...
梯度下降 方向变化很大,不能很快的收敛到局部最优解。小批量梯度下降MBGD小批量梯度下降法是批量梯度下降法和随机梯度下降法的折衷,也就是对于m个样本,我们采用x个样子来迭代,1<x<m。一般可以取...梯度下降是机器学习中最基本的概念,分为BGD(BatchGradientDescent)、SGD(StochasticGradientDescent)和MBGD(Mini-Batch...
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)。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,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解...
随机梯度下降收敛图如下: 我们可以从图中看出SGD迭代的次数较多,在解空间的搜索过程看起来很盲目。但是大体上是往着最优值方向移动。 所以SGD迭代次数比BGD要多,但是其收敛速度要快于BGD。 小批量梯度下降法MBGD(Mini-Batch Gradient Descent ) 我们从上面两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么能不能在两...