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...
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...
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。
首先我们来回顾一下各类优化算法。 深度学习优化算法经历了 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam -> AdamW 这样的发展历程。Google一下就可以看到很多的教程文章,详细告诉你这些算法是如何一步一步演变而来的。在这里,我们换一个思路,用一个框架来梳理所有的优化算法,做一个更加高屋...
SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行更新。 Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中,但是前几轮的梯度叠加在当前计算中会有一定的衰减。 Adagard在训练的过程中可以自动变更学习的速率,设置一个全局的学习率,而实际的学习率与以往的参数模和的...
梯度下降算法一般用来最小化损失函数:把原始的数据网络喂给网络,网络会进行一定的计算,会求得一个损失函数,代表着网络的计算结果与实际的差距,梯度下降算法用来调整参数,使得训练出的结果与实际更好的拟合,这是梯度下降的含义。 批量梯度下降是梯度下降最原始的形式,它的思想是使用所有的训练数据一起进行梯度的更新,...
SGD的算法图:(来源:pytorch 2.1 documentation) 接下来用几个小实验说明这个算法的思路。 以一个(1,1)的线性层为例子。给定线性层固定的初始化参数(w,b)=(0.2379,0.2923) class Simple_model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ...