2、随机梯度下降(SGD) 2.1 定义 随机梯度下降是一种优化算法,用于最小化目标函数,即减少模型预测和实际结果之间的差距。 它是梯度下降算法的一种变体,主要区别在于每次迭代只使用一个数据点来更新参数,而不是使用整个数据集。 这种方法可以显著加快计算速度,并使算法能够处理大规模数据集。 2.2 核心原理 SGD的核心原理是利
那么,优化算法SGD可以写成: 理论上的SGD +Momentum SGD +Momentum(动量)可以写成: Vt=βVt−1+(1−β)∇WtlWt+1=Wt−ηVt 这里,η经验值为0.9。 首先,分析Vt: 将Vt中所有权重梯度矩阵∇Wil的系数相加,由数学归纳法易得: 1=βt−0+(1−β)∑i=1i=tβt−i ...
对于SGD/MBGD而言,每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的,其函数图像与真实全集损失函数有所不同,所以其求解的梯度也含有一定的随机性,在鞍点或者局部最小值点的时候,震荡跳动,因为在此点处,如果是训练集全集带入即BGD,则优化会停止不动,如果是mini-batch或者SGD,每次找到的梯度都是不同的,就会发生...
四、SGD相关改进优化算法 1. Momentum --- 为SGD进行了提速(对梯度进行调整) 2. Adagrad---(对学习率进行了约束) 3. RMSProp 4. Adadelta 5. Adam(工程中常用,在RMSProp基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均。) 一、梯度下降法原理 1. 梯度(在数学上的定义) 表示某一函数在该点处的方向导数沿着...
本文总结了SGD、MomentumNesterov、Momentum、AdaGrad...等十种优化算法,每一种算法的讲解都附有详细的公式过程以及代码实现。 无论是什么优化算法,最后都可以用一个简单的公式抽象: 是参数,而 是参数的增量,而各种优化算法的主要区别在于对 的计算不同,本文总结了下面十个优化算法的公式,以及简单的Python实现: ...
SGD系列的都没有用到二阶动量。二阶动量的出现,才意味着“自适应学习率”优化算法时代的到来。SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数,但深度神经网络往往包含大量的参数,这些参数并不是总会用得到。对于经常更新的参数,我们已经积累了大量关于它的知识,不希望被单个样本影响太大,希望学习速率慢一些;对于偶尔更新的参...
Elastic Averaging SGD 更多的SDG优化策略 训练集随机洗牌与课程学习 批规范化 Early Stopping Gradient noise 总结 引用 三种梯度下降优化框架 梯度下降算法是通过沿着目标函数J(θ)参数θ∈R的梯度(一阶导数)相反方向−∇θJ(θ)来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点(收敛),更新步长为η。
SGD-随机梯度算法介绍 机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和. 训练数据的负条件对数似然可以写成 J(θ)=Ex,y∈^pdataL(x,y,θ)=1mm∑i=1L(x(i),y(i),θ)J(θ)=Ex,y∈p^dataL(x,y,θ)=1m∑i=1mL(x(i),y(i),θ) 其中LL 是每个样本的损失 L(x,y,θ)=−...
在非凸优化问题中，目标函数往往存在多个局部最小值。SGD算法可能仅陷入某个局部最小值，且难以从中跳出。在非凸优化问题中，SGD可能陷入局部最小值，且鞍点会导致SGD的收敛变慢。这主要是因为SGD在每一次迭代中仅利用一个或少量样本进行梯度计算，这种梯度计算方式可能不够准确，进而影响参数更新的方向。鞍点是目标...
梯度下降(GD)是将风险函数、损失函数最小化的一种常用的方法,是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型,基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练的。 基本原理 目标函数J(θ)关于参数θ的梯度是目标函数上升最快的方向。对于最小化优化问题,只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长,就可以实现目标函...