批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD) 梯度下降法(GD、SGD、BGD、MINI-BGD) __EOF__ 版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用 声援博主:【推荐】
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...
从迭代的次数上来看,SGD迭代的次数较多,在解空间的搜索过程看起来很盲目。其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下: 3. 小批量梯度下降法MBGD 有上述的两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢?即,算法的训练过程比较快,而且也要保证最终参数训练的准确率,而这正是小批...
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...
梯度下降法的三种形式-BGD、SGD、MBGD 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。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为:...
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...
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。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比...
-, 视频播放量 244、弹幕量 1、点赞数 9、投硬币枚数 4、收藏人数 14、转发人数 2, 视频作者 李阳光_, 作者简介 ,相关视频:梯度消失和梯度爆炸公式理解,十五分钟理解神经网络梯度和梯度反方向,冒死上传!花12800买来的【MATLAB论文复现】教程,花费156个小时整理的MATLA
从迭代的次数上来看,SGD迭代的次数较多,在解空间的搜索过程看起来很盲目。其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下: 3. 小批量梯度下降法MBGD 有上述的两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢?即,算法的训练过程比较快,而且也要保证最终参数训练的准确率,而这正是小批...
-, 视频播放量 217、弹幕量 1、点赞数 8、投硬币枚数 2、收藏人数 13、转发人数 2, 视频作者 李阳光_, 作者简介 ,相关视频:十五分钟理解神经网络梯度和梯度反方向,梯度消失和梯度爆炸公式理解,冒死上传!花12800买来的【MATLAB论文复现】教程,花费156个小时整理的MATLA