基本代码实现 EQ1 ~ EQ5 对应代码实现(其中可能分别使用单样本和多样本的实现)--这么做可以把GD/SGD/mini-batch SGD全部用这5个公式来实现。 # Equation def pred_onesample (W, X, b): # eq(1)单样本计算 return W@X + b def predicted_y(W, X, b): # eq(1)的多样本计算 y_list=[] for...
training_time=end_time-start_timereturnhistory,training_time# 训练三种不同的梯度下降方法batch_history,batch_time=train_model(SGD(learning_rate=0.01),batch_size=len(x_train),epochs=10)sgd_history,sgd_time=train_model(SGD(learning_rate=0.01),batch_size=1,epochs=10)mini_batch_history,mini_batch...
为了简便计算,SGD每次迭代仅对一个样本计算梯度,直到收敛。伪代码如下(以下仅为一个loop,实际上可以有多个这样的loop,直到收敛): (1)由于SGD每次迭代只使用一个训练样本,因此这种方法也可用作online learning。 (2)每次只使用一个样本迭代,若遇上噪声则容易陷入局部最优解。 3、Mini-batch Gradient Descent (1)...
yi= y_shuffled[i:i+minibatch_size] gradients= 2/minibatch_size * xi.T.dot(xi.dot(theta) -yi) eta= 0.1theta= theta - eta *gradients theta_path_mgd.append(theta) theta_path_bgd=np.array(theta_path_bgd) theta_path_sgd=np.array(theta_path_sgd) theta_path_mgd=np.array(theta_path_...
这里主要介绍Mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent(SGD)以及对比下Batch gradient descent、mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent的效果。 一、Batch gradient descent Batch gradient descent 就是一次迭代训练所有样本,就这样不停的迭代。整个算法的框架可以表示为:...
(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) (2)在这n个样本中进行n次迭代,每次使用1个样本 ...
mini-batch梯度下降,又名SGD,现在看到的代码中出现SGD一般都是指mini-batch梯度下降,不是指随机梯度下降。采用的方法是把一个epoch内所有样本按batch_size进行划分,如果batch_size=128,那么计算损失就是按batch_size=128的大小计算损失并进行平均,进而计算梯度进行反向传播、参数更新。
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 ...
1. padding 补全：使用 batch 中最长序列长度作为补全标准，不同 mini-batch 的补全长度各异。与前述方案不同，此步骤保留每个输入序列的长度信息作为 mask。2. embedding：确保包含 PAD_VALUE 的 num_beddings。由于没有对应的 embedding 值，pytorch 支持输出为 0。3. lstm 之前：对 embedding 层...
这是SGD梯度下降方法: 这是mini-batch 梯度下降法, k表示每一个batch的总样本数: 要优化的参数有两个,分别是a和b,我们分别对他们求微分,也就是偏微分, 再求和的均值 记为∇a 为∇b ,分别表示loss在a、b方向的梯度, 更新参数的方法如下 实验 ...