随机梯度下降法,和批量梯度下降法是两个极端,一个采用所有数据来梯度下降,一个用一个样本来梯度下降。自然各自的优缺点都非常突出。对于训练速度来说,随机梯度下降法由于每次仅仅采用一个样本来迭代,训练速度很快,而批量梯度下降法在样本量很大的时候,训练速度不能让人满意。对于准确度来说,随机梯度下降法用于仅仅用...
1.2 批次梯度下降(Batch Gradient Descent) 以所有m个数据作为一个批次,每次计算损失loss值和梯度g(偏导)时为所有数据的累加和,更新每个参数时也都是以所有数据的梯度累加和进行计算更新。 **优点:**下降方向为全局最优值 **缺点:**计算所有数据的梯度非常耗时 1.3 随机梯度下降(Stochastic Gradient Desent, SGD)...
梯度下降算法是一种常用的优化算法,用于寻找函数的最小值。其基本思想是沿着函数的负梯度方向迭代更新参数,以逐步接近最优解。 具体地,梯度下降算法的计算过程如下: 1.初始化参数:选取初始参数,通常为随机值。 2.计算损失函数:根据当前参数计算损失函数的值。 3.计算梯度:对损失函数求偏导数,得到梯度向量。 4.更...
初始在本文的例子中,由于是我随便写的一个损失函数,所以经过2-3次梯度下降之后就接近了损失函数最低点,实际运用中当然不可能这么轻松,梯度下降可能要经过n次迭代,才能接近损失函数的极小值点。另外,梯度下降过程中,除了损失在不断减小,梯度向量也在不断变小:θ0的梯度为< -10,-10,-20 >,θ1的梯度为< -7...
简述梯度下降算法的步骤过程。 梯度下降算法是一种常用的优化算法,用于求解机器学习模型中的目标函数,以最小化损失函数。以下是梯度下降算法的基本步骤: 1.准备数据集:收集并准备训练数据集,包括输入数据和相应的输出数据。 2.定义损失函数:定义损失函数来衡量模型预测的与实际值之间的差距。 3.定义模型:定义模型的...
本文将对梯度下降法的原理和过程进行详细阐述。 一、梯度下降法简介 梯度下降法是一种迭代优化算法,通过沿着负梯度方向不断更新参数,使目标函数值逐步减小。它在各个领域具有广泛的应用,如线性回归、非线性回归、神经网络训练等。 二、梯度下降法的原理 梯度下降法的核心思想是基于目标函数的梯度信息来调整参数。梯度...
# 梯度下降优化过程 for i in range(num_iterations): # 计算模型的预测值 Y_pred = k * X + b # 计算误差 deltas = Y_pred - Y # deltas = kX + b -Y loss = np.sum((Y_pred - Y) ** 2) # # 方法一:我们接下来计算采用 loss = deltas ^ 2 ,即以deltas为元的情况 ...
梯度下降法通过迭代的方式,沿着负梯度的方向,逐步调整参数的值,以达到最小化损失函数的目标。 梯度下降法的过程可以概括为以下几个步骤: 1.初始化参数:首先,需要对模型的参数进行初始化,可以选择随机的初始值或者一些启发式的方法。这些参数将在梯度下降的过程中不断调整,以找到最优的取值。 2.计算损失函数的梯度...
梯度下降法是一种常用的优化方法,可以用来求解函数的最小值。其求解过程如下: 1. 首先需要确定一个初始点,通常是随机化选择。 2. 计算该点的梯度(导数)值,即函数在该点处的斜率。梯度可以通过求偏导数得到,对于多元函数,则需要求取所有变量的偏导数。 3. 根据梯度进行更新。梯度下降法的核心思想就是沿着梯度的...
梯度下降法的应用过程是: 第一步:针对那几个待求的参数(w1,w2,b),随便给它们赋一个初始值 第二步:求这个公式对每个未知参数在初始值处的偏导(即求梯度,就是求上面这个图片) 第三步:让刚才每个参数的初始值减去 第二步求得的偏导乘以一个很小的数(这个很小的数叫步长,大小是我们自己定的),减完之后的...