梯度下降算法的变体 批量梯度下降法(Batch gradient descent) 特点:每次采用全部样本 优点:可以保证朝着梯度下降方向更新 缺点:缓慢,内存消耗严重,不能在线更新参数 对于凸误差面,批梯度下降可以保证收敛到全局最小值,对于非凸面,可以保证收敛到局部最小值。 随机梯度下降法(Stochastic gradient descent) 特点:每次更新...
简介:【深度学习系列】(二)--An overview of gradient descent optimization algorithms 一、摘要 梯度下降优化算法虽然越来越流行,但经常被用作黑盒优化器,因为很难找到对其优缺点的实际解释。本文旨在为读者提供有关不同算法行为的直观信息,使他们能够使用这些算法。在本概述过程中,我们将介绍梯度下降的不同变体,总结...
上面表示的过程是对于预先定义的迭代次数nb_epochs,先通过损失函数和整个数据集计算出各个参数的梯度值,然后利用所得的梯度和预定义学习率更新参数。batch gradient descent能保证在凸损失函数曲面取得全局最优解,对于非凸曲面能取得局部最优解。 1.2 Stochastic gradient descent 这个方法叫做随机梯度下降,简称SGD。该方法...
gradient descent基本形式:BGD,SGD,MBGD。 几种启发式优化算法:momentum,NAG,Adagrad等。 可视化与一些tricks。 ===正文开始=== Gradient descent variants(BGD,SGD,MBGD) BGD code: SGD&MBGD code: 嗯,手写公式很方便。就酱。 Q:想想看,为什么后两者都要shuffle? Challenges Q:如何设计learning rate?过大会在目...
论文名称:An overview of gradient descent optimization algorithms 原文地址:Optimization Algorithms 一、摘要 梯度下降优化算法虽然越来越流行,但经常被用作黑盒优化器,因为很难找到对其优缺点的实际解释。本文旨在为读者提供有关不同算法行为的直观信息,使他们能够使用这些算法。在本概述过程中,我们将介...
Deep learning II - II Optimization algorithms - Adam (Adaptive Moment Estimation)自适应矩估计 Adamoptimizationalgorithms 将gradientdescentwithmomentum和RMSprop相结合的算法,具有更好的表现效果和下降速度。 Hyperparameters 选择建议如下 改善深层神经网络 - 第二周作业 Optimization+Methods ...
An overview of gradient descent optimization algorithms Sebastian Ruder Insight Centre for Data Analytics, NUI Galway Aylien Ltd., Dublin 摘要 梯度下降优化算法虽然越来越受欢迎,但由于其优缺点难以得到实际的解释,通常被用作黑盒优化器。这篇文章的目的是分析不同的算法,让读者直观的理解他们的使用。在这篇综...
变体:梯度下降有几种变体,包括批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)和小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)。这些变体主要在于它们如何从数据集中选取样本来计算梯度。 然而, 虽然梯度下降及其变体是最常见的优化算法,特别是在深度学习领域,但还存在其他不依赖于...
=== 最后放一个十分直观的汇总比较,该图像由Sebastian Ruder制作: 两幅图片来自Sebastian Ruder—An overview of gradient descent optimization algorithms
梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。 因此,新技术梯度下降出现了,它能非常快地找到最小值。 梯度下降不仅适用于线性回归(linear regression),它是一个可以应用于任何机器学习部分的算法,包括线性...