梯度下降： 1，批量梯度（BGD），随机梯度下降法（SGD），小批量梯度下降法（MBGD）的区别 2，和最小二乘比较 1，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。 2，梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。 3，最小二乘仅适用数据量较小的情况下 3，和牛顿法比较 1，梯度下降法是梯度求解 ...
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2019-02-22 10:39:45
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1.梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法： 标准梯度下降法(GD, Gradient Descent) 随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent) 批量梯度下降法(BGD, Batch Gr ...
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2018-12-07 21:17:40
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本文以二维线性拟合为例，介绍批量梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法三种方法，求解拟合的线性模型参数。 需要拟合的数据集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$，其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$，表示2个特征，$y^j$是对应的回归值。 ...
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2018-10-25 00:15:11
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引入 1. 随机梯度下降的特点 随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent)作为深度学习中主流使用的最优化方法, 有以下的优点: 躲避和逃离假的 鞍点 和 局部极小点 的能力 这篇论文认为, 这些 局部极小 也包含着一些有用的信息, 能够帮助提升模型的能力. 2. 局部 ...
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2018-10-07 12:08:29
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降低损失 (Reducing Loss) 为了训练模型，我们需要一种可降低模型损失的好方法。迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法，而且使用起来简单有效 了解如何使用迭代方法来训练模型。 全面了解梯度下降法和一些变体，包括： 小批量梯度下降法 随机梯度下降法 尝试不同的学习速率。 降低损失：迭代方法 ...
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2018-09-25 22:51:28
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Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法，许多网络应用该方法进行训练，并且取得了非常好的效果。 众所周知，深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练，尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效，但是它有一个缺点，就是需要人为的设定很多参数，比如学习率，权重衰减系数 ...
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2018-08-16 16:36:14
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https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 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 https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.ht ...
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2018-07-28 15:23:33
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17.1大型数据集的学习 首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效： 高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。 17.2随机梯度下降法 随机梯度下降法是只使用一个样本来迭代，其损失函数为： 迭代过程为： 特点： (1)计算量小，迭代速度快 ...
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2018-07-07 17:45:50
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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 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 ...
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2018-06-11 12:00:09
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一、随机梯度下降法基础 # 梯度中的每一项计算：，要计算所有样本（共 m 个）； # 批量梯度下降法的思路：计算损失函数的梯度，找到优化损失函数的最近距离，或者称最直接的方向； # 批量梯度下降法的梯度计算：每一次都对数据集中的所有样本的所有数据进行计算； # 特点： # 计算每一个 theta 值 ...
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2018-06-06 15:29:22
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