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
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.作者:Poll的笔记 博客出处:http://www.cnblogs.com/maybe2030/ 本文版权归作者和博客园所有,欢迎转载,转载请标明出处...
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...
#coding=utf-8importnumpyasnpimportrandom#下面实现的是批量梯度下降法defbatchGradientDescent(x,y,theta,alpha,m,maxIterations):xTrains=x.transpose()#得到它的转置foriinrange(0,maxIterations):hypothesis=np.dot(x,theta)loss=hypothesis-y# print lossgradient=np.dot(xTrains,loss)/m#对所有的样本进行求...
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...
SVRG,主要是后者在任何情况下(是否smoothness, 是否strong convexity)的convergence rate都不比SGD慢/更快(无论理论还是实际你都能明显看到的,具体来说在光滑情况下有极大的加速,非光滑情况下差不多),所以为什么要用更慢的SGD呢...然后在非凸的情况下,最近的一些work也表示SVRG要比SGD要快(in terms of compute ...
On the importance of initialization and momentum in deep learning[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2013: 1139-1147. [4] Chen K, Huo Q. Scalable training of deep learning machines by incremental block training with intra-block parallel optimization and blockwise model-update...
[1] M. Zinkevich, “Online convex programming and generalized infinitesimal gradient ascent,” in Proceedings of the 20th international conference on machine learning (ICML-03), 2003, pp. 928– 936. [2] T. Yang, Q. Lin, and Z. Li, “Unified convergence analysis of stochastic momentum metho...
如果weight(w)的特定值的斜率>0,则表示我们在最优w*的右侧,在这种情况下,更新将是负数,并且w将开始接近最优w*。但是,如果weight(w)的特定值的斜率<0,则更新将为正值,并将当前值增加到w以收敛到w*的最佳值。以下截图来自于https://www.machinelearningman.com:重复该方法,直到成本函数收敛。
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...