使用mini-batch梯度下降法,如果作出成本函数在整个过程中的图,则并不是每次迭代都是下降的,特别是在每次迭代中,要处理的是X{t}X{t}和Y{t}Y{t},如果要作出成本函数J{t}J{t}的图,而J{t}J{t}只和X{t}X{t},Y{t}Y{t}有关,也就是每次迭代下都在训练不同的样本集或者说训练不同的mini-batch,如...
Mini-batch梯度下降法是一种用于优化机器学习模型参数的算法,它介于批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)之间。在Mini-batch梯度下降法中,数据集被分成多个小批量(mini-batches),每个小批量包含一定数量的样本。算法在每次迭代中仅使用一个mini-batch的数据来...
而mini-batch,由于其一次只是取了一部分数据的平均值,故相当于是局部最优值,因此优化的时候有可能会有误差,是迂回的逼近最优值点的。 5、进一步讨论mini-batch 1)随机梯度下降 当样本子集的数量取1时,则相当于每计算一个样本,就进行一次优化w和b,这样的做法称为随机梯度下降。因为单个样本的最优值到底是否是最...
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...
随机梯度下降:每次迭代中,只会使用1个样本。当训练集较大时,随机梯度下降可以更快,但是参数会向最小值摆动,而不是平稳的收敛。 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...
从上图中我们可以发现,在两种极端下成本函数的优化情况:1、batch梯度下降法从某处开始,相对噪声低些,幅度也大一些,但可以继续找最小值;2、而在随机梯度下降法中,从某一点开始,每次迭代只对一个样本进行梯度下降,大部分时候会向着全局最小值靠近,因此随机梯度下降法是有很多噪声的,它最终会靠近最小值,不过有时候...
Batch梯度下降 如前所述，在此梯度下降中，每个Batch等于整个数据集。那是：其中{1}表示Mini-batch中的第一批次。缺点是每次迭代花费的时间太长。此方法可用于训练少于2000个样本的机器学习数据集。随机梯度下降 在这种方法中，每个batch等于训练集中的一个实例。其中（1）表示第一个训练实例。这里的缺点是它失去了...
Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) 向量化能够让你相对较快地处理所有m个样本。如果m很大的话,处理速度仍然缓慢,如果m是 500 万或 5000 万或者更大的一个数,在对整个训练集执行梯度下降法时,你要做的是,你必须处理整个训练集,然后才能进行一步梯度下降法,所以如果你在处理完整个 500 万个样本...
综合来说,如果训练集较小,那么直接使用batch梯度下降法,可以快速的处理整个数据集,一般来说是少于2000个样本。如果训练集再大一点,就可以考虑使用mini-batch梯度下降法,一般mini-batch的大小为64 - 512(考虑到电脑内存,设置为2的n次方,运算速度会快些)。另外,当mini-batch设置为1时,又叫做随机梯度下降法 ...
🚫不过,mini-batch梯度下降也有其局限性: 如果mini-batch大小选择不当,可能会导致模型收敛速度变慢或过度拟合。💡在实践中,选择合适的mini-batch大小至关重要。通常,mini-batch大小在64到512之间是一个不错的选择。此外,如果mini-batch大小是2的幂次方,代码运行效率会更高哦!