每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batch size）为 1 的 SGD。 批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（称为mini-batch或batch）数量： 如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别代入网络，算出它们分别对应的参 ...
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2021-07-19 16:31:08
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进 ...
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2021-03-18 14:27:25
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SGD + momentum SGD是利用一个mini-batch的数据来近似估计梯度，有陷入局部最优或者马鞍点的问题 momentum是说当前梯度也受之前的梯度的影响，用加权的方式。可以按照光流的思想去类比理解。 ...
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2021-01-02 11:31:49
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文章主要目录如下：1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度下降法的总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为
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2020-11-27 11:55:19
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为：对应的损失函数为：（这里的1/2是为了后面求导计算方便）下图作为一个二维参数（theta0，theta1）组对应能量函数的可视化图：下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
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2020-11-27 10:49:35
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遇到报错：ValueError: optimizer got an empty parameter list 在pycharm上也是报相同的错误 完整代码： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 from torch.optim import SGD 4 ...
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2020-08-05 10:41:31
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CV： 1. 常见的模型加速方法 2. 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题 3. 目标检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的，假设网络拟合能力无限强 4. ROIPool和ROIAlign的区别 5. 介绍常见的梯度下降优化方法 6. Detect ...
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2020-08-04 09:55:07
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一、偏差和方差 欠拟合的loss主要来自偏差 过拟合的loss主要来自方差 应对大的偏差的方法： 增加更多特征作为输入 使用更复杂的模型 应对大的方差的方法： 更多数据 正则化 k折交叉验证 二、梯度下降 Adagrad 二次微分大的点梯度虽然大但是可能会比梯度小的点离极值点更近，因此学习率需要考虑 ...
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2020-07-22 20:53:23
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Batch_mini-Batch_SGD_BGD Overview for Understanding of SGD 严格来说，有SGD、mini-Batch-GD、BGD，在相对比较早的材料中是这样划分的，SGD一次更新用到1个样本，BGD一次更新用到所有样本（如吴恩达的ML课程），mini-Ba ...
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2020-06-29 15:22:24
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参考文献 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降 GD(Gradient Descent) 梯度方向是函数变化率最大的方向，是函数增长最快的方向。 梯度的反方向是函数减少的最快方向。 ex: 从山上走到谷底 \(x_j ...
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2020-06-27 09:53:45
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