4. 总结 Batch gradient descent:Use all examples in each iteration; Stochastic gradient descent:Use 1 example in each iteration; Mini-batch gradient descent:Use b examples in each iteration. 编辑:于腾凯
第一篇就是前文提到的吐槽Adam最狠的 The Marginal Value of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning 。文中说到,同样的一个优化问题,不同的优化算法可能会找到不同的答案,但自适应学习率的算法往往找到非常差的答案。他们通过一...
(SGD) 特别声明:本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了Leon Bottou 等人的论文 <Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning>,初窥门径,才疏学浅,疏漏之处,望不吝指教。 %---正文--- 引子: 大家都知道,训练深度网络一般用的是 SGD (Stochastic Gradient Descent | 随机梯度下降)而不是 GD (...
The Marginal Value of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning 这位Berkeley大神，真的是写了一篇...
for example in data: params_grad = evaluate_gradient(loss_function, example, params) params = params - learning_rate * params_grad 2.3 小批量梯度下降法 小批量梯度下降法(Mini-batch gradient descent)最终结合了上述两种方法的优点,在每次更新时使用n个小批量训练样本(现在我们通常使用的SGD就是小批量梯...
第一篇就是前文提到的吐槽Adam最狠的 The Marginal Value of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning 。文中说到,同样的一个优化问题,不同的优化算法可能会找到不同的答案,但自适应学习率的算法往往找到非常差的答案。他们通过一个特定的数据例子说明,自适应学习率算法可能会对前期出现的特征过拟合,后期才...
第一篇就是前文提到的吐槽Adam最狠的 The Marginal Value of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning 。文中说到,同样的一个优化问题,不同的优化算法可能会找到不同的答案,但自适应学习率的算法往往找到非常差的答案。他们通过一个特定的数据例子说明,自适应学习率算法可能会对前期出现的特征过拟合,后期才...
In code, batch gradient descent looks something like this: 代码语言:javascript 复制 for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad For a pre-defined number of epochs, we first compute the gradient vector...
G. (2013, May). On the importance of initialization and momentum in deep learning. In Internatio...
内容原文:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/1、优化器Optimizer 加速神经网络训练 最基础的optimizer是 Stochastic Gradient Descent(SGD),假如红色方块是我们要训练的data,如果用普通的训练方法,就需要重复不断的把整套数据放入神经网络NN训练,这样消耗的计算资源会很大。