1. SGD在随机选择梯度的同时会引入噪声,使得权值更新的方向不一定正确。2. 此外,SGD也没能单独克服局部最优解的问题。 4.min-batch 小批量梯度下降法MBGD 我们从上面两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢?即,算法的训练过程比较快,而且也要保证最终参数训练的...
( SGD属于离线学习,BGD、MBGD属于在线学习) 2. Momentum和NAG算法是根据局部历史梯度对当前梯度进行平滑。 3. Adagrad,Adadelta,RMSprop算法都是自适应学习率的优化算法,对于不同参数使用不同的自适应学习率;Adagrad使用梯度平方和、Adadelta,RMSprop使用梯度一阶指数平滑(一阶指数平均,局部加权历史梯度)解决了Adagrad...
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...
对于SGD/MBGD而言,每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的,其函数图像与真实全集损失函数有所不同,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...
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 ...
结合PyTorch中的optimizer谈几种优化方法。方法分为2大类:一大类方法是SGD及其改进(加Momentum);另外一大类是Per-parameter adaptive learning rate methods(逐参数适应学习率方法),包括AdaGrad、RMSProp、Adam等。 一、Pytorch中常见的optimizer ...
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...