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...
随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向量机,逻辑回归(LR)等凸损失函数下的线性分类器的学习。并且SGD已成功应用于文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏机器学习问题。 SGD既可以用于分类计算,也可以用于回归计算。 SGD算法是从样本中随机抽出一组,训练后按梯度更新一次,然后再抽取一组...
SGD-M参数更新公式如下,其中η是学习率,∇J(θ)是当前参数的梯度 θ=θ−vt 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值,也就是说,t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,而且由此前累积的下降方向决定。γ的经验值为0.9,这就意味着下降方向主要是此前累积的下降方向,并略微偏向当前时刻的下降方向。
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的核心原理是利用每个数据点的梯度(或者一小批数据点的平均梯度)来逐步调整模型参数,以求达到最小化损失函数的目的。 在每次迭代...
本篇文章我们先看数据并行中最常用的同步并行SGD算法(也称SSGD)是如何在Spark平台上实现的。 2 同步并行SGD算法描述与实现 SSGD对应的算法流程可以表述如下: SSGD算法流程示意图 其中,SSGD算法每次依据来自K个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型,设每个工作节点上的小批量大小为b,则该算法等价于批量大小为bK...
深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化 补充在前：实际上在我使⽤LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop、sgd，效果最好的组合是：prelu+rmsprop。我的代码如下：# Simple example using recurrent neural ...
SGD算法 python SGD算法参考文献 1、关于SGD算法: 随机梯度下降算法的出现是因为,BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢,因为它每次迭代都是用的是所有的数据样本。而SGD一次迭代只需要使用一个样本。可以根据这一个样本来计算梯度。 AI检测代码解析 # 随机梯度下降SGD...
参数的初始值在 SGD 算法中具有一定影响。梯度是通过对损失函数求导得到的关键量。SGD 算法公式的应用场景广泛,适用于多种机器学习任务。每次迭代时,根据随机选取的样本计算梯度。公式中的参数更新方向与梯度的方向相反。学习率的选择需要在收敛速度和稳定性之间权衡。 较小的学习率可能导致收敛缓慢,但能减少震荡。较...
SGD Momentum Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp AdaDelta Adam AdaMax Nadam NadaMax SGD 虽然有凑数的嫌疑,不过还是把SGD也顺带说一下,就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下: 其中 是学习率, 是损失关于参数的梯度(有的资料中会写成 等形式),不过相比SGD,用的更多的还是小批量梯度下降(mBGD)算法,不...
掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法。 我们拿着这个框架,来照一照各种玄乎其玄的优化算法的真身。步骤3、4对于各个算法都是一致的,主要的差别就体现在1和2上。 SGD 先来看SGD。SGD没有动量的概念,也就是说: 代入步骤...