从迭代的次数上来看,BGD迭代的次数相对较少。其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下: 2. 随机梯度下降法SGD 由于批量梯度下降法在更新每一个参数时,都需要所有的训练样本,所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,简称SGD)正是为了解决批量梯度下降法这一弊端而提出...
θj:=θj−η1m′(fθ(x(i))−y(i))xj(i) 3.2 MBGD 的优缺点 优点 计算速度比BGD快,只遍历部分样例就可执行更新。 随机选择样例有利于避免重复多余的样例和对参数更新较少贡献的样例。 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。 缺点 在迭代...
SGD以高方差的特点进行连续参数更新,其损失函数严重震荡,如图1所示。 图1 SGD损失函数 此外,SGD的另一个问题是噪音较BGD要多,使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 4.3Mini-batch梯度下降MBGD Mini-batch 梯度下降(MBGD)是对上述两种策略进行折中,每次从训练集中取出batch size个样本作为一个mini-batch,以...
但是,SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多,使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 随机梯度下降收敛图如下: 我们可以从图中看出SGD迭代的次数较多,在解空间的搜索过程看起来很盲目。但是大体上是往着最优值方向移动。 min-batch小批量梯度下降法MBGD 我们从上面两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么...
1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面...
1、批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新。 我们的目的是要误差函数尽可能的小,即求解weights使误差函数尽可能小。首先,我们随机初始化weigths,然后不断反复的更新weights使得误差函数减小,直到满足要求...
BGD/SGD/MBGD-梯度下降算法 BGD(Batch Gradient Descent) 批量梯度下降法是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新。它得到的是一个全局最优解,批量梯度下降法在更新每一个参数时,即每迭代一步,都要用到训练集所有的数据,训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的...
但是,SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多,使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 随机梯度下降收敛图如下: 我们可以从图中看出SGD迭代的次数较多,在解空间的搜索过程看起来很盲目。但是大体上是往着最优值方向移动。 3 min-batch 小批量梯度下...
从迭代的次数上来看,BGD迭代的次数相对较少。其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下: 2. 随机梯度下降法SGD 由于批量梯度下降法在更新每一个参数时,都需要所有的训练样本,所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,简称SGD)正是为了解决批量梯度下降法这一弊端而提出...
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降法也常用在...