那么同理,我们在训练中也不需要把所有数据都挨个训练一遍,我们可以随机挑选出一批数据来训练【这里是不是就感觉熟悉了,也就是我们说的mini batch】,因此就引出了我们的随机梯度下降法,也就是mini batch,通过每次随机提取若干批次进行求梯度,最终我们就可以认为所得到的数据是可以代表整个我们数据集的样本空间的。 2....
使用冲量的梯度下降法的Python代码如下: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 目标函数:y=x^2def func(x): return np.square(x)# 目标函数一阶导数:dy/dx=2*xdef dfunc(x): return 2 * xdef GD_momentum(x_start, df, epochs, lr, momentum): """ 带有冲量的梯度下降法。 :param...
针对梯度下降算法的改进 实际应用中如果直接使用该梯度下降算法,会遇到众多的问题,如:在接近极小值附近时优化过程缓慢,或者由于步长的设置导致一致处于"震荡"的状态,这里我们引入两种梯度下降的优化方案。 衰减参数的引入 由于前面提到的梯度下降算法的学习率\(\gamma\)是固定的,因此在迭代优化的过程中有可能出现这几...
学习率衰减加冲量优化的梯度下降法Python实现方案 2021-01-31 00:00 − 通过python来实现基本的梯度下降算法,及其关于衰减学习率以及冲量优化的变种梯度下降的实现和效果分析,我们发现在参数配置得当的情况下,普通的梯度下降法效率甚至比通用库中的BFGS方法实现效率更高。... DECHIN 0 967 相关...
在普通的梯度下降法x += v中,每次x的更新量v为v = - dx * lr,其中dx为目标函数func(x)对x的一阶导数。 当使用冲量时,则把每次x的更新量v考虑为本次的梯度下降量- dx * lr与上次x的更新量v乘上一个介于[0, 1]的因子momentum的和,即v = - dx * lr + v * momemtum。
在普通的梯度下降法x += v中,每次x的更新量v为v = - dx * lr,其中dx为目标函数func(x)对x的一阶导数,。 当使用冲量时,则把每次x的更新量v考虑为本次的梯度下降量- dx * lr与上次x的更新量v乘上一个介于[0, 1]的因子momentum的和,即v = - dx * lr + v * momemtum。
梯度下降法的代码实现 根据算法特性,我们将其分为了参数定义、代价函数定义、梯度计算、路径计算几个模块,最终再将其集成到minimize函数中。此处我们还额外引用了scipy.optimize.minimize函数作为一个对比,以及tqdm可用于展示计算过程中的进度条,相关使用方法可以参考这篇博客。
通过python来实现基本的梯度下降算法,及其关于衰减学习率以及冲量优化的变种梯度下降的实现和效果分析,我们发现在参数配置得当的情况下,普通的梯度下降法效率甚至比通用库中的BFGS方法实现效率更高。
梯度下降法的代码实现 根据算法特性,我们将其分为了参数定义、代价函数定义、梯度计算、路径计算几个模块,最终再将其集成到minimize函数中。此处我们还额外引用了scipy.optimize.minimize函数作为一个对比,以及tqdm可用于展示计算过程中的进度条,相关使用方法可以参考这篇博客。 代码语言:javascript 复制 from scipy.optimiz...