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
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...
Mini-batch梯度下降法是一种用于优化机器学习模型参数的算法,它介于批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)之间。在Mini-batch梯度下降法中,数据集被分成多个小批量(mini-batches),每个小批量包含一定数量的样本。算法在每次迭代中仅使用一个mini-batch的数据来...
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...
1. **Mini-batch梯度下降的基本原理**:在训练生成对抗网络(GAN)时,一次仅使用整个训练数据的一个子集(Mini-batch)进行参数更新,而非全量数据。这种方式避免了全批次梯度下降的内存消耗过大问题。2. **内存占用与计算时间**: - 使用Mini-batch时,单次更新只需存储和处理部分数据,显著降低内存需求。 - 相比全批...
分批梯度下降 使用mini-batch 移动平均数 指数加权移动平均 学习率衰减 局部最优值 学习提示 一直以来,我们都用梯度下降法作为神经网络的优化算法。但是,这个优化算法还有很多的改进空间。这周,我们将学习一些更高级的优化技术,希望能够从各个方面改进普通的梯度下降算法。
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...
批量梯度下降、随机梯度下降和minibatch随机梯度下降的对比说明如下：批量梯度下降：特点：使用全部数据集进行一次参数更新。优点：由于使用了全部数据，优化方向较为准确，通常能稳定收敛到某个解。缺点：计算量大，尤其在数据集规模很大时，计算成本高昂，时间效率低。随机梯度下降：特点：每次只使用一个样本...
再进行Mini-batch 梯度下降法学习之前,我们首先对梯度下降法进行理解 一、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。 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置,...