梯度下降是机器学习中最基本的概念,分为BGD(Batch Gradient Descent)、SGD(Stochastic Gradient Descent)和MBGD(Mini-Batch 【Yolo的学习笔记二】梯度下降法三种形式BGD、SGD、MBGD比较 一些噪声,不稳定性变大,每次迭代不都是朝着最优化的方向移动 小批量梯度下降法(Mini
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...
X_train, Y_train = _shuffle(X_train, Y_train)# Mini-batch trainingforidxinrange(train_size//batch_size): X = X_train[idx*batch_size:(idx+1)*batch_size] Y = Y_train[idx*batch_size:(idx+1)*batch_size]#print(X.shape)#print(Y.shape)# 计算梯度w_grad, b_grad = _gradient(X,...
Mini-batchgradientdescent1. 用batchgradientdescent时,当数据量巨大时,向量化的实现同样很慢,并且需要处理全部数据后,gradient才会得到更新 2. 使用mini-batchgradientdescent来训练时,每一个mini-batch都能时gradient得到更新(但不一定都使L L下降) 3.mini-batch的大小 ...
3、Mini-batch Gradient Descent (1)这是介于BSD和SGD之间的一种优化算法。每次选取一定量的训练样本进行迭代。 (2)从公式上似乎可以得出以下分析:速度比BSD快,比SGD慢;精度比BSD低,比SGD高。 4、带Mini-batch的SGD (1)选择n个训练样本(n<m,m为总训练集样本数) ...
梯度下降法(BGD & SGD & Mini-batch SGD) 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. 如下图所示,梯度下降不一定能找到全局最优解,可能寻找到的是局部最优解.(当损失函数是凸函数时,...
1 小批量下降的背景 难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,我们可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。 因此,你会发现,使用快速的优化算法,使用好用的优化算法能够大大提高你和团队的效率 2 小批量下降的原理发布...
一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的。它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下。 X=data_input Y=labels parameters=initialize_parameters(layers_dims) ...
Mini-batch Gradient Descent - Deep Learning Dictionary When we create a neural network, each weight between nodes is initialized with a random value. During training, these weights are iteratively updated via an optimization algorithm and moved towards their optimal values that will lead to the ne...
random choice j from all m training example: 1. 2. } mini-batch Gradient Descent 这是介于以上两种方法的折中,每次随机选取大小为b的mini-batch(b<m), b通常取10,或者(2...100),这样既节省了计算整个批量的时间,同时用mini-batch计算的方向也会更加准确。