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次的更新w和b,那运行时间太长。
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...
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...
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...
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,一般是2的6次方到2的9次方之间。 指数加权平均值 具体参考: 优化算法之指数加权平均详解_修炼之路的博客-CSDN博客 以气温为例 ...
批量梯度下降(Batch Gradient Descent) ,每次使用全部样本 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent),每次使用一个小批量,比如 batch_size = 32,每次使用 32 张图片。 小批量梯度下降具有两者的优点,最为常用 举例说明 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Tens...
使用mini-batch 梯度下降法时,会发现 cost 并不是每次迭代都下降的,看到的图像可能是以下这种情况.总体走向朝下但是有更多的噪声. 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...
大多数项目使用Mini-batch梯度下降，因为它在较大的机器学习数据集中速度更快。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...
🚫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!
1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述: 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法,例如:最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、LM法、Dog-Leg法等。梯度下降优化其实就做了两件事:一是找一个好...