Mini-batch梯度下降法是一种优化算法,它结合了批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)的优点。在每次迭代中,它使用训练集中的一个小批量(mini-batch)样本来更新模型参数,而不是像BGD那样使用整个训练集,也不像SGD那样仅使用一个样本。 2. Mini-batch梯度...
1)当样本数量太小,如少于2000,则不需要考虑mini-batch,直接用批量梯度下降即可,用其他的算法反而可能因为训练数量不足导致误差更大。 2)当需要用到mini-batch,可以设定每个样本子集的数量是2的n次幂,如64、128、256、512、1024等,这是考虑到计算机的内存,因此这样利用率更高,效果更好。即需要考虑到CPU/GPU的内...
你需要决定的变量之一就是 mini-batch 的大小,m 就是训练集的大小. 极端情况下,如果 m=mini-batch,其实就是batch 梯度下降法.在这种极端情况下,假设 mini-batch 大小为 1 一次只处理一个,就有了新的算法,叫做随机梯度下降法. 看两个极端情况下,成本函数的优化情况: 假设图中蓝点是最小值点,其中 batch 梯...
解释一下这个算法的名称,batch梯度下降法指的是之前提过的梯度下降法算法,就是同时处理整个训练集,这个名字就是来源于能够同时看到整个batch训练集的样本被处理,这个名字不怎么样,但就是这样叫它。 相比之下,mini-batch梯度下降法,指的是在下面中会说到的算法,每次同时处理的单个的mini-batchX{t}X{t}和Y{t}Y...
再进行Mini-batch 梯度下降法学习之前,我们首先对梯度下降法进行理解 一、梯度下降法(Gradient Descent) 优化思想:用当前位置的负梯度方向作为搜索方向,亦即为当前位置下降最快的方向,也称“最速下降法”。越接近目标值时,步长越小,下降越慢。 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置,...
1、如果训练集较小,直接使用batch梯度下降法(小于2000个样本) 2、样本数目较大的话,一般的mini-batch大小为64到512(设成2的次方) 3、需要确保X{t}和Y{t}和CPU/GPU内存相匹配 当然啦,优化算法肯定不止这一个,我们后续会给大家继续带来讲解!再见不送~...
mini_batch:把大的训练集分成多个小的子集(mini_batch),每次迭代就取一个子集(mini_batch),所以每次迭代都是在训练不同的样本((mini_batch),其损失会有震荡,但是总体趋势是下降的。 数据量比较小的化(小于2000),一般采用batch梯度下降。 样本量比较大的情况,一般采用mini_batch ,mini_batch一般设置为2的n次方...
我们在训练神经网络模型时,最常用的就是梯度下降,这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种(mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent),关于Batch gradient descent(批梯度下降,BGD)就不细说了(一次迭代训练所有样本),因为这个大家都很熟悉,通常接触梯队下降后用的都是这个。这里主要介绍Mini-batch gradient...
📚首先,我们将训练集分成若干个较小的子集,每个子集被称为mini-batch。例如,每个mini-batch可以包含1000个样本。我们依次取出这些子集,并在每个子集上执行梯度下降。💡具体操作如下: 1️⃣ 从训练集中取出第一个包含1000个样本的子集,称为第一个mini-batch。
mini-batch梯度下降法,指的是每次同时处理的单个的mini-batchX{t}和Y{t},而不是同时处理全部的X和Y训练集.首先对输入也就是X{t},执行前向传播,然后执行z[1]= w[1]x+ b[1],你在处理第一个mini-batch,时它变成了X{t},即z[1]= w[1]x{t}+ b[1],然后执行A[1]k= g[1](Z[1]),之所以...