随机梯度下降 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 momentum梯度下降 包含动量的梯...
或许X{1}X{1}和Y{1}Y{1}是比较容易计算的Mini-batch,成本会低一些,但是X{2}X{2}和Y{1}Y{1}是比较难运算的Mini-batch,成本会高一些,这样一来就会出现摆动,但是costcost整体是下降的。 m表示训练集的大小,当m=batch_size时,就是批梯度下降;m=1时为,随机梯度下降法(SGD),每个样本都是独立的mini_b...
(注:这句话中“原本下降的慢”的原因是:其增量,也就是Δx = -dy/dx(即:负梯度),本身比较小,也可以理解为在x处变化率小,Δx小,梯度下降自然就是慢!) Adam:Momentum + RMSprop,通用性公认最强。 超参数:学习率、衰减率、动量,如何管理、搜索、调整 总结: 1、mini-batch 假定你有5万个样本,每个mini-b...
本文将探讨几种改进的梯度下降方法，包括随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch）、动量（Momentum）、Nesterov动量、自适应梯度算法（AdaGrad）、对角自适应梯度（RMSprop）以及Adam优化器，以期更高效地收敛至最优解。随机梯度下降（SGD）是梯度下降方法的一种变体，它每次只选取一个样本计算梯度...
实际上,在多维度参数优化时,更可能出现的的是鞍点,如下图,即某些参数是分布是谷底形状,而某些参数分布是峰顶形状。 在鞍点处的梯度也是处处为0,但是如果使用SGD或者Mini Batch,每一次的梯度计算都有一定的随机性,很容易就会从鞍点滑下来,并继续优化过程。
问题描述: 思路和公式: 基本代码实现 结果比较 分析: 总结 代码 为了解机器学习里面经常使用的几种优化器,例如SGD,Adam,Adadelta,找到一篇不错的介绍。 顺带,看到了作者另一篇基础的博客(需FQ),集中介绍了GD/SGD/mini-batch SGD,以及代码实现比较它们的不同。不用任何第三方库,从基本公式构建了原始的GD/SGD/mb...
SGD本身也有诸多“升级”。比如,Adagrad就是其中一个升级版,可通过历史梯度调整每个参数的学习速率α:当梯度非常大时α减小,反之增大。动量(Momentum)是一种加速SGD的方法,它指定梯度下降方向为相关方向并减少摇摆。在训练神经网络时,也常用到SGD的变形,如RMSprop和Adam。
几种优化算法的比较(BGD、SGD、Adam、RMSPROP) 前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x,使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度:...
里面对 BGD,SGD,MBGD,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam 进行了比较, 今天对其中的 mini-batch 梯度下降 作进一步详解。 1. 什么是 mini-batch 梯度下降 先来快速看一下 BGD,SGD,MBGD 的定义, 当每次是对整个训练集进行梯度下降的时候,就是 batch 梯度下降, 当每次只对一个样本进行梯度下降的时候,是 stochastic ...
合理的选择应在保证稳定性和效率的前提下进行。 3.乱序训练:每个epoch进行一次数据集的完整遍历,但在每个epoch中,将数据集打乱顺序,并按照mini-batch的大小划分。这样可以增加数据间的独立性,减少模型对数据的过拟合。 4.优化算法:mini-batch训练可以配合各种优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adam等。合适的优化算法...