其中Stochastic意为随机,但并不代表(random)的随机。只是分布有一定的随机性,并不是完全的random。 Stochastic Gradient Descent用来解决的问题是,原本计算loss时假设有60K的数据,那么计算loss 使用Stochastic Gradient Descent的原因在于目前的硬件(显卡)价格仍十分昂贵 适用于深度学习的显卡价格基本上都1W起...
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。
1、SGD(Stochastic Gradient Descent) 2、Adam(Adaptive Gradient Algorithm) 3、RMSprop(Root Mean Square Propagation) 总结 前言 一、什么叫优化器 用于优化模型的参数。在选择优化器时,需要考虑模型的结构、模型的数据量、模型的目标函数等因素。 优化器是一种算法,用于训练模型并使模型的损失最小化。它通过不断...
算法描述 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进。在应用GD时,我们需要对整个训练集进行一次反向传播计算梯度后再进行参数更新,对系统的计算能力和内存的需求较高,而SGD在计算梯度更新参数时刚好相反,每次只使用整个训练集中的一个样本,因此具有更快...
2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 随机梯度下降法和梯度下降法的主要区别在于: 1.损失函数由cost()更改为loss(),cost是所有数据的损失,loss() 是单一样本的损失 2.gradient()由计算所有训练数据的梯度更改为计算一个训练数据的梯度 ...
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 ...
Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值,对于非凸函数可以收敛到局部极小值。 3.Stochastic Gradient Descent (SGD) 梯度更新规则: 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...
[1] Loshchilov, I., & Hutter, F. (2016). Sgdr: Stochastic gradient descent with warm restarts. arXiv preprint arXiv:1608.03983.[2] Singer, P. & Babakhin, Y. (2022) Practical Tips for Deep Transfer Learning. In: Kaggle Days Paris 2022.[3] Smith, L. N., & Topin, N. (2019...
SGD(stochastic gradient descent) 看来,SGD每次只是取出一个样本来计算更新梯度,并不是像全梯度下降算法似的,一次性计算全部样本的梯度,然后更新。其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差,而仅是单个样本误差,即每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重,再取下一个样本重复此过程,直到损失函数值停止下降或损...
为了解决异步训练出现的梯度失效问题,微软提出了一种Asynchronous Stochastic Gradient Descent方法,主要是通过梯度补偿来提升训练效果。应该还有其他类似的研究,感兴趣的可以深入了解一下。 二 分布式训练系统架构 系统架构层包括两种架构: Parameter Server Architecture(就是常见的PS架构,参数服务器) ...