随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种常用的优化算法,用于训练机器学习模型。它是梯度下降算法的一种变体,主要用于大规模数据集或高维参数空间的情况下。 梯度下降算法的目标是通过最小化损失函数来寻找模型参数的最优解。在传统的梯度下降算法中,每个训练周期(epoch)都需要计算整个训练集的梯度,然后更新...
线性模型是机器学习中最基本的模型之一,通过对输入特征进行线性组合来预测输出。本实验旨在展示使用随机梯度下降优化器训练线性模型的过程,并评估模型在鸢尾花数据集上的性能。
二、torch.optim.ASGD随机平均梯度下降 ASGD 也称为 SAG,表示随机平均梯度下降(Averaged Stochastic Gradient Descent),简单地说 ASGD 就是用空间换时间的一种 SGD,因为很少使用,所以不详细介绍,详情可参看论文: http://riejohnson.com/rie/stograd_nips.pdf ''' params(iterable)- 参数组,优化器要优化的那些参...
PyTorch是一个性能卓越的深度学习框架,其中的SGD(随机梯度下降)优化器因其简单有效而受到广泛使用。本文将介绍SGD优化器的基本原理、使用方法以及相关代码示例。 SGD优化器基本原理 SGD优化器是一种常用的优化算法,旨在通过更新模型参数来最小化损失函数。与传统的梯度下降方法不同,SGD使用一个随机的小批量样本来计算梯...
标准动量优化算法(Momentum) 算法介绍 使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD),主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。从训练集中取一个大小为n的小批量X(1),X(2),...,X(n)样本,对应的真实值分别为Y(i),则Momentum优化表达式为: ...
随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次,如果样本量很大的情况,那么可能只用其中部分的样本,就已经将theta迭代到最优解了,对比上面的批量梯度下降,迭代一次需要用到十几万训练样本,一次迭代不可能最优,如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次。缺点是SGD的噪音较BGD要多,使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向...
能够根据自己的需求,在PyTorch上做一些自定义的优化器的改动。 Gradient Descent 1.梯度下降的三种变体 梯度下降有三种变体: 批梯度下降BGD (Batch gradient descent) 随机梯度下降SGD (Stochastic gradient descent) 小批梯度下降MBGD (Mini-batch gradient descent) ...
这里SGD 代表随机梯度下降。实际上,优化器本身就是一个标准的梯度下降(只要momentum参数设置为0.0,这是默认值)。术语随机来自于梯度通常是通过对所有输入样本的随机子集进行平均得到的,称为小批量。然而,优化器不知道损失是在所有样本(标准)上评估的还是在它们的随机子集(随机)上评估的,所以在这两种情况下算法实际上...
使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD),主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。从训练集中取一个大小为n的小批量 样本,对应的真实值分别为 ,则Momentum优化表达式为: 其中, 表示t时刻积攒的加速度。α表示动力的大小,一般取值为0.9(表示最大速度10倍于SGD)。