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...
(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)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...
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) (2)在这n个...
严格来说,有SGD、mini-Batch-GD、BGD,在相对比较早的材料中是这样划分的,SGD一次更新用到1个样本,BGD一次更新用到所有样本(如吴恩达的ML课程),mini-Batch-GD相当于先选出mini-batch,之后进行普通GD更新。 但一般来说,根据相对新一点的资料,如“深度学习”花书,“深度学习入门:基于python的理论与实现”这两本书...
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。
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 j in range...
由于我的训练样本比较少,所以选择了比较大的学习率来体现效果。mini-batch SGD中,每次选择3个样本作为一个batch进行训练。容易看出,波动的减小还是比较明显。同时收敛的速度也是大大加快,几乎一步就走到了合适的参数范围。 由于mini-batch SGD 比 SGD 效果好很多,所以人们一般说SGD都指的是 mini-batch gradient desc...
SGD是最速梯度下降法的变种。使用最速梯度下降法,将进行N次迭代,直到目标函数收敛,或者到达某个既定的收敛界限。每次迭代都将对m个样本进行计算,计算量大。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): ...
首先，一种简易方案为将所有样本统一补全至固定长度。例如，若 mini-batch 包含三个句子，均补全至长度 15。在计算成本时，跳过补全位置的值。对于翻译任务，还需跳过这些位置在 softmax 计算中。此方案简便易行，但对实时在线系统不利。短句补全后，处理速度将大幅下降，如“How are you ?”补全至 ...
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:...