随机梯度下降是一种在每次更新时随机选择一个样本进行梯度计算和参数更新的梯度下降算法。相比批量梯度下降,随机梯度下降具有更快的收敛速度,但更新过程较为不稳定。在PyTorch中,可以通过定义DataLoader来实现随机梯度下降。 例如,在简单线性回归问题中使用随机梯度下降: import torch import matplotlib.pyplot as plt # 定...
梯度下降法( gradient descent )是一阶最优化算法,通常也称为最速下降法,是通过函数当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向,使用规定步长距离进例行迭代搜索,从而找到一一个函数的局部极小值的算法,最好的情况是希望找到全局极小值。但是在使用梯度下降算法时,每次更新参数都需要使用所有的样本。如果 对所有的样本...
首先,我们需要导入 PyTorch 库并准备数据: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp# 随机生成一些简单的线性数据np.random.seed(42)X=np.random.rand(100,1)# 100个输入样本y=2*X+1+0.1*np.random.randn(100,1)# 添加随机噪声的目标输出 接下来,我们定义一个简单的线性模型,并...
1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降:在每一次迭代中,梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度,一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降:在每次迭代中,只随机采样一个样本来计算梯度,一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降:在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成...
梯度下降法，作为一阶最优化算法，通过反方向迭代搜索，找到函数局部极小值。但在样本总量大时，全量计算影响算法速度，于是出现随机梯度下降（SGD）。SGD改进传统梯度下降，每次仅随机选取部分样本进行优化，保证计算精度同时提升速度。SGD是深度学习优化算法中应用最多的一类，尤其在小批随机梯度下降（mini-...
接下来,我们用 pytorch 提供的自动求导功能,根据随机梯度下降算法的思想来求函数的极值。 importrandomimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeff(x):y=(1/3)*(x**3)+2*(x**2)-26*x+4returny# 生成 f(x) 定义域内的随机数, 对 x 进行初始化x=random.randrange(-7,10,1)print("x...
当批量大小为10时,优化使用的是小批量随机梯度下降。它在每个迭代周期的耗时介于梯度下降和随机梯度下降的耗时之间。 train_sgd(0.05,10) 输出: loss:0.242805,0.078792 sec per epoch image.png 7.3.3 简洁实现 在PyTorch里可以通过创建optimizer实例来调用优化算法。这能让实现更简洁。下面实现一个通用的训练函数,...
第一部分:梯度下降算法的实现 【《PyTorch深度学习实践》完结合集-哔哩哔哩】 https://b23.tv/nuaOUoGb23.tv/nuaOUoG 梯度下降算法的实现主要是基于梯度的负方向下降找到最优点,在高数中就是寻找局部稳定点(驻点),视频中的梯度下降算法的代码实现如下: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.m...