SGD和MBGD相比有哪些优缺点? 如何用Python实现MBGD算法? 前言 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深度学习中进行模型的训...
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】一下。
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...
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...
3.2 随机梯度下降(SGD stochastic gradient descent) 3.3 小批量梯度下降 (MBGD Mini-batch gradient descent) 4.梯度下降遇到的困难 5.梯度下降优化算法 5.1 Momentum 5.2 NAG 5.3 Adagrad 5.4 RMSProp 5.5 AdaDelta 5.6 Adam 5.7 NAdam 6.可视化分析 7.优化算法常用tricks 参考文献 1.优化和深度学习 本节我们将...
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...
SGD 因为更新比较频繁,会造成 cost function 有严重的震荡。 BGD 可以收敛到局部极小值,当然 SGD 的震荡可能会跳到更好的局部极小值处。 当我们稍微减小 learning rate,SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。 3.Mini-Batch Gradient Descent (MBGD) 梯度更新规则: ...
"SGD": [0.8, 0.6] "BGD": [0.3, 0.9] "MBGD": [0.5, 0.8] 在核心维度的讨论中,我们可以通过性能指标来评估这些算法。接下来是对它们性能的数学计算模型: [ \text{Total Cost} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} J(\theta; x^{(i)}, y^{(i)}) ...
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...
随机梯度下降法（SGD）则是通过每个样本的损失函数对参数求偏导数来更新参数，相较于批量梯度下降法，SGD每次迭代只用一个样本，因此计算速度快。但这种更新方法会引入更多的噪音，导致搜索过程不稳定。SGD的迭代次数较多，且收敛路径显得盲目，但总体趋势是向最优解靠近。小批量梯度下降法（MBGD）结合了前...