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. Adadelt
Downpour SGD算法可以用于训练推荐模型,通过并行计算加速模型的收敛,从而为用户提供更准确、更个性化的推荐结果,提升用户体验和平台的商业价值。 Downpour SGD算法以其独特的原理和高效的性能,在机器学习和深度学习的多个领域都有着广泛的应用前景,为解决大规模数据处理和模型训练问题提供了有力的支持。
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,不同之处在于一次训练使用多个样本,然后取所有参与训练样本梯度的平均来更新参数,公式如下: ...
在SGD算法中,也引入了动量的概念,其表示为momentum和dampening,(认为nesterov=False,不考虑这种情况)分别是过往的梯度的权重和当前步的梯度的权重。 以参数(lr=0.1, momentum=0.5,weight_decay=0.5,dampening=0.5)做实验,第一步(t=1)的结果(w1,b1)=(0.0973,0.4540),(w2,b2)=(−0.0204,0.5851),所以不考虑学...
SGD是梯度下降法的改进版本,其核心改进在于: 1. 单样本更新:每次迭代使用单个训练样本计算梯度 2. 随机采样:训练样本采用随机抽样的方式选择 3. 噪声引入:梯度估计的随机性有助于逃离局部极小值 收敛性分析表明,当学习率满足Robbins-Monro条件(Ση→∞且Ση²<∞)时,SGD几乎必然收敛到稳定 点。 2. 算法实...
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...
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...
梯度下降法，简称SGD，是一种寻找最小化目标函数的优化算法。其核心思想是沿着函数的梯度方向逐步调整参数，直到找到局部或全局最优解。每次迭代中，我们从当前位置出发，沿着当前梯度的负方向移动，直至达到一定程度的收敛或达到预设的停止条件。以最小二乘误差（MSE）为例，目标是找到一组参数使误差最小...
梯度下降法改进过程:从 SGD 到 Adam算法 1. SGD 梯度下降法 1.1 梯度下降(Gradient Descent) 梯度g指函数的某处的偏导数,指向函数上升方向。因此梯度下降法是指用梯度的负数-g更新参数,从而使下一次计算的结果向函数下降方向逼近,从而得到最小值。其中更新时乘的系数称为学习率。