梯度下降法:一种迭代优化算法,用于寻找函数的最小值。在机器学习中,经常将损失函数作为目标函数,通过梯度下降法来最小化损失函数,从而调整模型参数以使其在给定数据上拟合最佳。 梯度下降法核心思想:通过不断调整参数的值,使目标函数的值逐渐减小。 其基本步骤如下: 选择初始参数值:从一个随机选择的初始化参数值开...
其实,原因很简单,梯度下降法在每次下降的时候都要选择最佳方向,而这个最佳方向是针对局部来考虑的,不同的起始点局部特征都是不同的,选择的最佳方向当然也是不同,导致最后寻找到的极小值并不是全局极小值,而是局部极小值。由此可以看出,梯度下降法只能寻找局部极小值。一般凸函数求极小值时可以使用梯度下降法(当...
小批量梯度下降法,mini-batch Gradient Descent,就是将批量梯度下降和随机梯度下降的两种结合,在深度学习的图像领域,会经常使用这种方法,因为相对一张图片来说假如是100*100=10000,因此如果直接使用批量梯度下降显然是不太现实的,所以结合随机梯度下降的思想,每次从样本中随机抽取一个mini-batch进行梯度求解,从而寻...
对于最速下降法,对于任意的初始点 x^{(0)} ,都有 x^{(k)} \rightarrow x^{*}。 固定步长梯度法收敛性分析 该方法中,对于所有的k,步长 \alpha_{k}=\alpha \in R ,对应的迭代公式为: x^{(k+1)}=x^{(k)}-\alpha g^{(k)} 该方法的收敛性与步长 \alpha 有关,步长 \alpha 不是随意选...
用一句话解释,梯度下降法就是快速找到最低点的一个方法。比如在山上有一个球,经过几次运动后,就会来到谷底附近。 要完成这个过程,我们需要回答三个问题: 方向—首先是确定往哪个方向滚 距离—然后确定滚多远 终止条件—最后,附近的范围有多大,确定滚到哪里算结束 ...
近端梯度下降法是众多梯度下降 (gradient descent) 方法中的一种,其英文名称为proximal gradident descent,其中,术语中的proximal一词比较耐人寻味,将proximal翻译成“近端”主要想表达"(物理上的)接近"。与经典的梯度下降法和随机梯度下降法相比,近端梯度下降法的适用范围相对狭窄。对于凸优化问题,当其目标函数存在...
scikit-learn中的随机梯度下降法 小批量梯度下降法 梯度下降法 梯度下降法,不是一个机器学习算法(既不是再做监督学习,也不是非监督学习,分类、回归问题都解决不了),是一种基于搜索的最优化方法。 梯度下降法作用是,最小化一个损失函数;而如果我们要最大化一个效用函数,应该使用梯度上升法。
03 梯度下降法Python实践 以下就是通过实际运行程序得到的相关结果图。 1. 单变量:y = x^2求最低点 假设X的初始值是10,我们让程序迭代10次得到的结果如下图: 2. 多变量:z = (x-10)^2 + (y-10)^2求最低点 假设X和Y的初始值都是20,我们让模型迭代100次得到的效果如下图: ...
随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 随机梯度下降法,其实和批量梯度下降法原理类似,区别在与求梯度时没有用所有的m个样本的数据,而是仅仅选取一个样本来求梯度。 随机梯度下降法 和 批量梯度下降法 是两个极端,一个用一个样本来梯度下降,一个采用所有数据来梯度下降。自然各自的优缺点都非常突出。对于训练...