首先,如果训练集较小,直接使用batch梯度下降法,样本集较小就没必要使用mini-batch梯度下降法,可以快速处理整个训练集,所以使用batch梯度下降法也很好,这里的少是说小于2000个样本,这样比较适合使用batch梯度下降法。不然,样本数目较大的话,一般的mini-batch大小为64到512,考虑到电脑内存设置和使用的方式,如果mini-batch...
首先对输入也就是X{t}X{t},执行前向传播,然后执行z[1]=W[1]X+b[1]z[1]=W[1]X+b[1],之前这里只有,但是现在正在处理整个训练集,在处理第一个mini-batch,在处理mini-batch时它变成了X{t}X{t},即z[1]=W[1]X{t}+b[1]z[1]=W[1]X{t}+b[1],然后执行A[1]k=g[1](Z[1])A[1]k...
# mini_batchs=random_mini_batches(X_aasess,Y_assess,mini_batch_size) # # print("第1个mini_batch_X的维度为:",mini_batchs[0][0].shape) # print("第1个min_batch_Y的维度为",mini_batchs[0][1].shape) # print("第2个mini_batch_X的维度为:", mini_batchs[1][0].shape) # print...
这个方法直接在Kmeans算法本身上做优化因此被称为Kmeans++。 前文当中我们已经说过了,想要优化Kmeans算法的效率问题,大概有两个入手点。一个是样本数量太大,另一个是迭代次数过多。刚才我们介绍的mini batch针对的是样本数量过多的情况,Kmeans++的方法则是针对迭代次数。我们通过某种方法降低收敛需要的迭代次数,从而...
一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降,每优化一次的w和b,都要用到全部的样本集,把其称为批量梯度下降(batch),这里提出一个与其相对应的概念,叫做mini梯度下降。 mini-batch的目的,也是为了获取最优化代价函数的情况下的w和b,其主要改进的问题在于:当样本集数量太大,如果每次遍历整个样本集才完成一...
随机梯度下降(SGD),与mini-batch不同的是其中每个小批量仅有1个样本 随机梯度下降每次下降速度很快,但是路线曲折,有较大的振荡,最终会在最小值附近来回波动,难以真正达到最小值处。而且在数值处理上就不能使用向量化的方法来提高运算速度。 左图随机梯度下降,右图梯度下降 ...
这张图可以大致反应两种梯度下降方法其损失函数的变化过程:在batch梯度下降中,由于每次训练迭代都是遍历的整个训练集,故损失函数的曲线应是一个较为平滑的下降过程,如出现明显的抖动,很大程度可能是学习率α过大。但在mini-batch梯度下降中可以看到,并不是每次迭代其损失函数都是下降的,这是因为训练集不完整的原因。
回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法: 1)L0、L1、L2:在向前传播、反向传播后面加个小尾巴 2)dropout:训练时随机“删除”一部分神经元 本篇要介绍的优化方法叫mini-batch,它主要解决的问题是:实际应用时的训练数据往往都太大了,一次加载到电脑里可能内存不够,其次运行速度也很慢。那自然就想到说,不如把训...
batchsize:批大小。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练; iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次; epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次 总体来说Mini_Batch就是介于SGD(随机梯度下降)和BGD(批梯度下降)之间的一种比较不错的方法,batch_size选择合适...