随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种常用的优化算法,用于训练机器学习模型。它是梯度下降算法的一种变体,主要用于大规模数据集或高维参数空间的情况下。 梯度下降算法的目标是通过最小化损失函数来寻找模型参数的最优解。在传统的梯度下降算法中,每个训练周期(epoch)都需要计算整个训练集的梯度,然后更新...
首先要搞懂损失函数与代价函数。 损失函数是单个样本与真实值之间的差距 代价函数是整个样本集与真实值的平均差距 随机梯度下降就是不使用代价函数对参数进行更新,而是使用损失函数对参数更新。 梯度下降: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
2.gradient()由计算所有训练数据的梯度更改为计算一个训练数据的梯度 3.本算法中的随机梯度主要是指,每次拿一个训练数据来训练,然后更新梯度参数。本算法中梯度总共更新100(epoch)x3 = 300次。梯度下降法中梯度总共更新100(epoch)次。 importmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x_data = [1.0,2.0,3.0] y_data = ...
1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降:在每一次迭代中,梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度,一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降:在每次迭代中,只随机采样一个样本来计算梯度,一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降:在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成...
pytorch数据增强随机干扰 pytorch随机梯度下降 1.梯度下降(Gradient Descent Algorithm)¶ 代码说明: 1.求损失函数(训练集mse/abs随机样本) 2.and求梯度函数 3.梯度下降公式w = w -学习率 * 梯度函数`` import matplotlib.pyplot as plt #准备数据
更具体地说,我们考虑随机梯度下降更新: \mathbf{x}_{t+1} = \mathbf{x}_{t} - \eta_t \partial_\mathbf{x} f(\boldsymbol{\xi}_t, \mathbf{x}), (11.4.6) 其中f(\boldsymbol{\xi}_t, \mathbf{x}) 是训练样本 f(\boldsymbol{\xi}_t, \mathbf{x}) 的目标函数: \boldsymbol{\xi}_...
接下来,我们用 pytorch 提供的自动求导功能,根据随机梯度下降算法的思想来求函数的极值。 importrandomimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeff(x):y=(1/3)*(x**3)+2*(x**2)-26*x+4returny# 生成 f(x) 定义域内的随机数, 对 x 进行初始化x=random.randrange(-7,10,1)print("x...
1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 3. 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 4. 动量梯度下降(Momentum Gradient Descent) 5. AdaGrad 6. RMSprop 7. Adam 8. AdamW 9. Adadelta 本文将介绍PyTorch中的几种常见梯度下降算法,并提供相应的Python案例。
如何使用随机梯度下降优化器训练线性模型? 一、实验介绍 线性模型是机器学习中最基本的模型之一,通过对输入特征进行线性组合来预测输出。本实验旨在展示使用随机梯度下降优化器训练线性模型的过程,并评估模型在鸢尾花数据集上的性能。 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1. 配置虚拟环境 代...
7.2 梯度下降和随机梯度下降 在本节中,我们将介绍梯度下降(gradient descent)的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用,但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后,我们将引出随机梯度下降(stochastic gradient descent)。 7.2.1 一维梯度下降 image....