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...
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...
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...
NAG全称Nesterov Accelerated Gradient,是在SGD、SGD-M的基础上的进一步改进,我们知道在时刻t的主要下降方向是由累积动量决定的,自己的梯度方向说了也不算,那与其看当前梯度方向,不如先看看如果跟着累积动量走了一步,那个时候再怎么走。因此,NAG不计算当前位置的梯度方向,而是计算如果按照累积动量走了一步,那个时候的...
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 ...
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...
1. 计算效率高:由于随机梯度下降每次只使用一个样本进行参数更新,相比于批量梯度下降(Batch Gradient Descent,简称BGD),大大减少了计算量,使得算法更加高效。尤其是在大规模数据集上,SGD的计算效率远高于BGD。 2. 内存消耗小:由于每次只处理一个样本,SGD的内存消耗非常有限,不需要存储全部样本的特征和标签,适用于处...
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。 # 随机梯度下降SGD # 拟合函数为:y = theta * x
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...
以下是SGD算法流程: 1.随机初始化权重向量w 为了开始训练,我们需要随机初始化权重向量w。这将是我们优化的权重。 2.从数据集中随机选择一个样本 随机选择一个样本来执行梯度下降步骤。这是随机梯度下降的思想。 3.计算梯度 对于我们选择的样本,我们要计算误差(损失函数)和其对w的梯度。这将告诉我们在当前这个点...