在随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)算法中,最关键的超参数之一是学习率(the learning rate)。这个超参数能够显著影响模型的性能和收敛性。理解并选择正确的学习率是有效使用SGD的一个关键步骤。 什么是学习率? 在SGD中,学习率决定了算法朝损失函数最小值迈出的步幅大小。它是一个标量,调整梯度的大小,...
Robbins-Monro 算法收敛性的理论支撑 Dvoretzky's Theorem Robbins-Monro 收敛定理 Robbins-Monro 收敛定理三个条件的理解 随机梯度下降(Stochastic gradient descent) SGD的收敛性分析 参考资料 本篇文章内容源于课程《强化学习的数学原理》 赵世钰老师 西湖大学,旨在记录学习强化学习的过程。封面图片来源于 星恋记录...
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）定义 梯度是一个矢量，它告诉我们权重的方向。更准确地...
BGD(Batch gradient descent)批量梯度下降法:每次迭代使用所有的样本(样本量小) Mold 一直在更新 SGD(Stochastic gradientdescent)随机梯度下降法:每次迭代使用一组样本(样本量大)Mold 把一批数据过完才更新一次 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...
随机梯度下降法Stochastic Gradient Descent 在之前的梯度下降法解决线性回归问题中,梯度向量的每一项都要有所有样本参与运算,因此也称作批量梯度下降法Batch Gradient Descent。但这显然带来一个问题,如果样本量m非常大,计算梯度是非常耗费时间的。于是提出了随机梯度下降法,虽然随机梯度下降法每次不一定朝着损失函数减小的...
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...
1. 随机梯度下降SGD算法 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种常用的优化算法,用于训练深度神经网络。在每次迭代中,SGD通过随机均匀采样一个数据样本的索引,并计算该样本的梯度来更新网络参数。 具体而言,SGD的更新步骤如下: 从训练数据中随机选择一个样本的索引。 使用选择的样本计算损...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)及其变种很可能是一般机器学习中应用最多的的优化算法,特别是在深度学习中。如《优化技术:基础知识》中所讨论的,按照数据生成分布抽取 m m m个小批量(独立同分布的)样本,通过计算它们梯度均值,我们可以得到梯度的无偏估计。
1.1. SGD 1.1.1 Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个...
代码实现如下:(下载链接:https://github.com/Airuio/Implementing-Stochastic-gradient-descent-by-using-Python-) import numpy as np from numpy.random import seed class AdalineSGD(object): def __init__(self,eta=0.01,n_iter=10,shuffle=True,random_state=None): ...