刚入门,优先考虑:SGD+Nesterov Momentum或者Adam。 选择熟悉的算法。充分了解数据。---模型非常稀疏,则优先考虑自适应学习率算法Adam等。 根据需求选择。--快速验证,Adam,模型上线或者结果发布前,精调的SGD进行模型的极致优化。先用小数据集实验。有论文研究指出,随机梯度下降算法的收敛速度和数据集的大小的关系不大...
三个自适应学习率优化器没有进入鞍点,其中,AdaDelta下降速度最快,Adagrad和RMSprop则齐头并进。 两个动量优化器Momentum和NAG以及SGD都顺势进入了鞍点。但两个动量优化器在鞍点抖动了一会,就逃离了鞍点并迅速地下降,后来居上超过了Adagrad和RMSProp。 很遗憾,SGD进入了鞍点,却始终停留在了鞍点,没有再继续下降。 上图...
microsoftml.sgd_optimizer(learning_rate: numbers.Real = None, momentum: numbers.Real = None, nag: bool = None, weight_decay: numbers.Real = None, l_rate_red_ratio: numbers.Real = None, l_rate_red_freq: numbers.Real = None, l_rate_red_error_ratio: numbers.Real = None) Descriç...
所以其求解的梯度也含有一定的随机性,在鞍点或者局部最小值点的时候,震荡跳动,因为在此点处,如果是训练集全集带入即BGD,则优化会停止不动,如果是mini-batch或者SGD,每次找到的梯度都是不同的,就会发生震荡,来回跳动。
SGD方法的一个缺点是,其更新方向完全依赖于当前的batch,因而其更新十分不稳定,每次迭代计算的梯度含有比较大的噪音。解决这一问题的一个简单的做法便是引入momentum。 momentum即动量,它模拟的是物体运动时的惯性,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向,同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。这样一来,可以...
当我们稍微减小 learning rate,SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。 3.Mini-Batch Gradient Descent (MBGD) 梯度更新规则: MBGD 每一次利用一小批样本,即 n 个样本进行计算,这样它可以降低参数更新时的方差,收敛更稳定,另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。
和BGD 的一次用所有数据计算梯度相比,SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新,对于很大的数据集来说,可能会有相似的样本,这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余,而SGD 一次只进行一次更新,就没有冗余,而且比较快,并且可以新增样本。 代码语言:javascript 复制
1 SGD 和 BGD 和 Mini-BGD SGD 随机梯度下降,算法在每读入一个数据都会立刻计算loss function的梯度来update参数。假设loss function为w 所以SGD的batchsize为1 收敛的速度快,但是不容易跳出局部最优解 BGD(batch gradient descent):批量梯度下降,算法在读取整个数据集后才去计算损失函数的梯度 ...
小批量梯度下降法就是结合BGD和SGD的折中,对于含有个训练样本的数据集,每次参数更新,选择一个大小为 $m(m<n)$ 的mini-batch数据样本计算其梯度,其参数更新公式如下:< p> 小批量梯度下降法即保证了训练的速度,又能保证最后收敛的准确率,目前的SGD默认是小批...
1. SGD(随机梯度下降) Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: 优点: cost fuction若为凸函数,能够保证收敛到全局最优值;若为非凸函数,能够收敛到局部最优值 ...