高效。 易于实现 (有大量优化代码的机会)。 (随机梯度下降法)的劣势: SGD 需要一些超参数,例如 regularization (正则化)参数和 number of iterations (迭代次数)。 SGD 对 feature scaling (特征缩放)敏感。 动量梯度下降 mini-batch梯度下降法 在实际应用中,由于样本数量庞大,训练数据上百万是很常见的事。如果每...
随机梯度下降(SGD)是一种常用的优化算法,它在每一次迭代中使用一个随机选定的样本来计算梯度,然后更新参数。这种方法的优点是它具有较高的速度,因为它不需要计算所有样本的梯度。但是,由于随机性,它可能不会收敛到全局最小值,而是收敛到局部最小值或震荡在周围。 2.1.1 SGD的数学模型 对于一个简单的线性回归问题,...
优点: (1)通过矩阵运算,每次在一个batch上优化神经网络参数并不会比单个数据慢太多。 (2)每次使用一个batch可以大大减小收敛所需要的迭代次数,同时可以使收敛到的结果更加接近梯度下降的效果。(比如上例中的30W,设置batch_size=100时,需要迭代3000次,远小于SGD的30W次) (3)可实现并行化。...
07:57 - 08:46解释了，随机梯度下降 (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...
缺点:由于每次参数更新使用全部的训练数据计算梯度,因此参数更新的速度会比较慢。 随机梯度下降算法: 优点:由于每次参数更新使用随机的一个训练数据计算梯度,因此参数更新的速度会比较快; 缺点:由于每次参数更新使用随机的一个训练数据计算梯度,参数的行进轨迹变得异常波动,并且行进的方向随机,不稳定。
4. 梯度下降法大家族( BGD, SGD, MBGD) 4.1 批量梯度下降法( Batch Gradient Descent) 批量梯度下降法,是梯度下降法最常用的形式,具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新,这个方法对应于前面 3.3.1的线性回归的梯度下降算法,也就是说3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。 θi=θi−α∑j...
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; ...
具有恒定的学习率的随机梯度下降(constant SGD)可以模拟具有静态分布的马尔可夫链。基于这个观点,我们得到了一些新结果。(1) 我们表明 constant SGD 可以被用作近似贝叶斯后验推理算法(approximate Bayesian posterior inference algorithm)。具体而言,我们表明可以如何调整 constant SGD 的调优参数来最好地匹配一个后验的...