在PyTorch 中,小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Descent)是梯度下降算法的一种变体。与批量梯度下降法(BGD)使用整个训练集的梯度进行参数更新不同,Mini-Batch Gradient Descent 在每次参数更新时使用一小批样本的梯度来更新模型参数。 模型示意图 由于mini-batch每次仅使用数据集中的一部分进行梯度下降,所以每次下...
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...
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 ...
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): ...
在求数值解的优化算法中,小批量随机梯度下降(mini-batch stochastic gradient descent)在深度学习中被广泛使用。它的算法很简单:先选取一组模型参数的初始值,如随机选取;接下来对参数进行多次迭代,使每次迭代都可能降低损失函数的值。在每次迭代中,先随机均匀采样一个由固定数目训练数据样本所组成的小批量(mini-batch...
在神经网络优化器中,要为了优化我们的神经网络,使神经网络在我们的训练过程中快起来,节省时间。在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络,torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持,接口很常规,所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。
在初高中中我们接触到的导数(derivate)的概念就是一种梯度信息。如y=x2这一函数,其导数y'=2x,因此在x趋近于无穷大时,y'也趋近于无穷大,因此该函数为增函数。 导数是一个标量,反映的是变化的程度。在大学时,接触到的偏微分(partial derivate)也是一个标量,反映的是变化程度。偏微分是导数的一种特殊情况,可以...
简介:前一节中,我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理,下面使用Python进行实现并使用第1章 赋予计算机学习数据的能力中介绍的鸢尾花数据集进行训练。 其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 使用Python实现感知机学习算法 在前一节中,我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理,下面使用Python进行实现并使用第1章 赋...