而由于CPU和GPU无法充分利用向量化,随机梯度下降并不特别“计算高效”。 这暗示了两者之间可能有折中方案,这便涉及到小批量随机梯度下降(minibatch gradient descent)。 向量化和缓存 使用小批量的决策的核心是计算效率。 当考虑与多个GPU和多台服务器并行处理时,这一点最容易被理解。在这种情况下,我们需要向每个GPU发
1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 3. 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 4. 动量梯度下降(Momentum Gradient Descent) 5. AdaGrad 6. RMSprop 7. Adam 8. AdamW 9. Adadelta 本文将介绍PyTorch中的几种常见梯度下降算法,并提供相应的Python案例。
不过Mini-batch gradient descent 不能保证很好的收敛性,learning rate 如果选择的太小,收敛速度会很慢,如果太大,loss function 就会在极小值处不停地震荡甚至偏离。(有一种措施是先设定大一点的学习率,当两次迭代之间的变化低于某个阈值后,就减小 learning rate,不过这个阈值的设定需要提前写好,这样的话就不能够...
1.MBGD(Mini-batch Gradient Descent)小批量梯度下降法 2.Momentum动量 3.NAG(Nesterov accelerated gradient) SGD总结 二、torch.optim.ASGD随机平均梯度下降 三、torch.optim.Rprop 四、torch.optim.Adagrad 自适应梯度 Adagrad 代码 Adagrad 算法解析 AdaGrad总结 写在前面 SGD代码 ''' params(iterable)- 参数组,...
在PyTorch 中,批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD)是梯度下降算法的一种变体。与随机梯度下降法(SGD)不同,...
1.batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。
3)小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent) Mini-batch 梯度下降综合了 batch 梯度下降与 stochastic 梯度下降,在每次更新速度与更新次数中间取得一个平衡,其每次更新从训练集中随机选择 m,m<n 个样本进行学习。代码, for i in range(nb_epoches): ...
所谓同步指的是所有的设备都是采用相同的模型参数来训练,等待所有设备的mini-batch训练完成后,收集它们的梯度然后取均值,然后执行模型的一次参数更新。这相当于通过聚合很多设备上的mini-batch形成一个很大的batch来训练模型,Facebook就是这样做的,但是他们发现当batch大小增加时,同时线性增加学习速率会取得不错的效果。
nn.optim中包含了各种常见的优化算法,包括随机梯度下降算法SGD(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降)、Adam(AdaptiveMoment Estimation)、Adagrad、RMSProp,这里仅对常用的SGD与Adam两种算法进行详细介绍。 1.SGD方法 在深度学习中,当前常用的是SGD算法,以一个小批次(Mini Batch)的数据为单位,计算一个批次的梯度,然...
本文基于PyTorch实例说明SGD(随机梯度下降)优化方法。 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的优化算法,用于最小化模型的损失函数。SGD 适用于大规模数据集和复杂的模型,尤其是在训练神经网络时。 1. SGD算法介绍 ...