一、梯度下降法原理 1. 梯度(在数学上的定义) 2. 梯度下降法迭代步骤 二、梯度下降背后的原理 三、BGD、SGD在工程选择上的tricks 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...
SGD:大部分时候你向着全局最小值靠近,有时候你会远离最小值,因为那个样本恰好给你指的方向不对,因此SGD是有很多噪声的,平均来看,它最终会靠近最小值,不过有时候也会方向错误,因为SGD永远不会收敛,而是会一直在最小值附近波动。一次性只处理了一个训练样本,这样效率过于低下。mini-batch:实践中最好选择不大不小...
本文将介绍SGD的原理及其在算法中的使用好处。 一、随机梯度下降原理 随机梯度下降是一种基于梯度的优化算法,用于更新模型参数以最小化损失函数。其原理可以简单概括为以下几个步骤: 1. 初始化模型参数:首先需要对模型参数进行初始化,可以选择随机初始化或者使用预训练的参数。 2. 随机选择样本:每次迭代时,从训练集...
加入动量之后的SGD算法的公式为: \theta_{t+1}=\theta_t-\gamma v_t 其中, v_t=\mu v_{t-1} +g_t 代表当前时刻的梯度; \mu 参数用于指数加权移动平均,该方法可以减小更早时刻梯度对当前梯度的影响,通常 \mu 取值为0.9。 2.3 NAG 刚才讲了动量的原理,我们可以把它想象成一个小球从山坡上往下滚,...
sgd原理 SGD(Stochastic Gradient Descent)是一种迭代优化算法,它的基本思想是每次从训练数据中随机抽取一个样本,计算损失函数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以期望最小化损失函数。 SGD的优点是计算量小,可以处理大规模数据,而且它的收敛速度比梯度下降法快。但是,SGD的收敛性受到参数初始值的影响,容易陷入...
图1 左:原始SGD 右:SGD+Momentum Nesterov Accelerated Gradient Its better to correct a mistake after you have made it! 目前我们有了一个带有动量的小球,但是这个小球在滚动的过程中总是随着山势的变化滚动,因此其行进的路径极不稳定。因此我们希望有一个更加“聪明”的小球,它不但拥有动量,而且能够知道自己将...
SGD的基本原理是利用函数梯度的负方向作为迭代更新的导向，以最小化损失函数J(θ)。例如，当我们使用均方误差（MSE）作为损失函数时，目标是寻找使误差最小化的参数θ。初始化后，通过求梯度并调整参数，直至达到预设的收敛阈值，这个过程就是泰勒展开近似思想的实践。面对多样化的选择，我们有几种策略可供...
牛顿法的基本原理 Adam优化和SGD 然而,Adam优化算法主要基于一阶导数(即梯度)的信息,并结合了动量(Momentum)和RMSprop算法的思想来更新参数。 SGD每次只随机选择一个样本进行梯度计算和参数更新,因此在大规模数据集上更加高效。SGD通过不断地迭代更新参数,以期望逐渐逼近全局最优解或局部最优解。
SGD的原理很简单,它通过在每一次迭代中随机选择一个样本来计算梯度,并使用该梯度更新模型参数。与传统的梯度下降算法不同,SGD每次只使用一个样本来计算梯度,因此也被称为在线学习算法。这种随机选择样本的方式使得SGD在处理大规模数据集时非常高效,因为它不需要一次性加载全部数据,而是可以一次处理一个样本。 使用SGD算...