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...
对于准确度来说,随机梯度下降法用于仅仅用一个样本决定梯度方向,导致解很有可能不是最优。对于收敛速度来说,由于随机梯度下降法一次迭代一个样本,导致迭代方向变化很大,不能很快的收敛到局部最优解。 四、小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent)——>重点 小批量梯度下降法是批量梯度下降法和随机梯度下降法...
对于随机剃度下降,你只对一个样本进行梯度下降,大部分时候你向着全局最小值靠近,但是有时候你会偏离方向,因为那个样本恰好给你指的方向不正确.因此随机梯度下降法是有很多噪声的.平均来看会向着正确的方向,不过有时候也会方向错误. 因为随机梯度下降法永远不会收敛,而是会一直在最小值附近波动.但它并不会达到最小值...
它是基于梯度下降的特定形式,与随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)类似,并且省略了大多数样本中的每一步梯度更新。 Minibatch梯度下降法通过将数据集分成若干小样本(Mini-Batch)来进行模型训练,从而达到数据集上收敛速度更快的目的。一般来讲,minibatch梯度下降法的每一步最优化的是每一个mini-batch的均值,而...
我们需要决定的变量之一是mini-batch的大小,m指训练集的大小,其实如果mini-batch的大小等于m,就是batch梯度下降法,这样的话我们就有了mini-batchX{1}和Y{1},并且该mini-batch等于整个训练集。 当然还可以假设mini-batch大小为1,这样就变成了随机梯度下降法,每个样本都是独立的mini-batch,第一个mini-batch就是第...
mini-batch 梯度下降法，指的是每次同时处理的单个的 mini-batch X{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...
小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Desent,也称Mini-batch SGD):BGD和SGD二者的折中法,对于m个样本,选取x个子样本进行迭代,且1<x<m。 (1)选择n个训练样本(n<m,m为总训练集样本数)(即batchsize = n,样本总数为m,随机的思想在于每个epoch之前,随机打乱样本顺序,顺序选取n个样本作为batch) ...
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...
1 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500万个样本的训练集...