1、标准梯度下降法(GD) (1)每个样本都计算一次 (2)训练速度慢 (3)容易陷入局部最优解 2、批量梯度下降法(BGD]-每批样本计算一次 (1)训练速度较快 (2)选择平均梯度最小的方向3、随机梯度下降法(SGD)-每批样本计算一次 (1)训练速度快(不需要计算每个样本的梯度或平均梯度) (2)从批样本随机选择一个方向...
SGD(Stochastic gradientdescent)随机梯度下降法:每次迭代使用一个样本! 针对BGD算法训练速度过慢的缺点,提出了SGD算法,普通的BGD算法是每次迭代把所有样本都过一遍,每训练一组样本就把梯度更新一次。而SGD算法是从样本中随机抽出一组,训练后按梯度更新一次,然后再抽取一组,再更新一次,在样本量及其大的情况下,可能不...
本质属于BGD与SGD的折中方案，解决BGD的训练速度慢，以及随机梯度下降法的准确性，但是这里注意，不同的...
深度学习使用的训练集一般都比较大(几十万～几十亿)。而BGD算法,每走一步(更新模型参数),为了计算original-loss上的梯度,就需要遍历整个数据集,这显然是不现实的。而SGD算法,每次随机选择一个mini-batch去计算梯度,在minibatch-loss上的梯度显然是original-loss上的梯度的无偏估计,因此利用minibatch-loss上的梯度可...
随机梯度下降法SGD 梯度下降法需要遍历数据集上百次,数据集越大所花费的时间越多。而现在训练的样本集越来越大,造成梯度下降法造成的时间成本非常高,难以规模化。 随机梯度下降法,是从样本集中抽出一小部分数据(随机抽出),用来做梯度下降法。这个虽然会有一点误差,但我们每次只走一小步。他速度更快,并且更容易规模...
当把所有样本都考虑进来的话,n_iters不在是循环迭代的次数,而是被定义成轮数,也就是遍历一遍样本的次数。比如此时n_iters设置为5(在sklearn中实现SGD时候默认为5),也就是将整个样本遍历5遍,相当于随机梯度下降法一共迭代了n_iters * 样本数量这么多。我们称n_iters为轮数; ...
说明:这里用了adam优化器,也是随机梯度优化器的一种,计算速度比SGD更快;在拟合效果不理想的情况下,可以调整迭代次数nb_epoch 或 增加样本数量batch_size,可以通过更改优化器optimizer(比如将sgd改为adam),也可以调整学习率lr,但是lr相当于梯度下降里的α,学习率越大意味着很可能拟合不到最优点,所以lr不能取太大;...
SGD) 不仅可节省计算，还可避免陷入局部极值。仔细观察参数根据不同样本的梯度的变化。0 ...
Double=0.1//设置步进系数defsgd(x:Double,y:Double)={//随机梯度下降迭代公式θ=θ-α*((θ*x)-y)//迭代公式}defmain(args:Array[String]):Unit={val dataSource=getdata()//获取数据集dataSource.foreach(myMap=>{//开始迭代sgd(myMap._1,myMap._2)//输入数据})println("最终结果值θ为:"+θ...
初始点也是在训练模型之前进行设置的超参数,其实要解决这个问题也很简单,我们多选择几个初始点,然后从中选择合适的初始点。 梯度下降算法与随机梯度下降算法 两种梯度下降算法: 梯度下降算法,每一次参数更新都需要使用所有训练数据计算梯度; 随机梯度下降算法,每一次参数更新都需要随机对某一个训练数据计算梯度。