SVRG在逻辑二分类模型上的应用

最新推荐文章于 2025-06-26 03:33:02 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： SVRG SG FG 梯度下降算法 逻辑二分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Oscar2018/article/details/81324579
本文探讨了随机方差缩减梯度(SVRG)在逻辑二分类模型中的应用，指出相较于SGD，SVRG允许使用大步长以实现更快的收敛速度。在编程实践中，作者发现了仅关注损失函数、理论与模型不符、分类标签错误以及损失函数值未能接近0等问题。通过对比实验，验证了SVRG在不同数据集上的优秀性能，尤其是在减少损失函数和训练最优参数方面。

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1.随机方差缩减梯度(SVRG)

在实际问题中为了保证SGD收敛，须将步长逐渐缩短到0，这使得SGD收敛速度很慢。小步长的需求是来自于SGD随机取样造成的方差，但是存在下面描述的修复。每轮都使用来估计，并用来接近最优参数，称为的“快照”。比如每经过m次SDG迭代，就抓拍一个，记为本轮的。此外还要计算下每轮的平均梯度  

                                                                                         

这里的表示：对第i个样本在下的损失函数求梯度。注意，因此有以下更新规则，我们称为SVRG，此更新亦可看正则后的SGD.随机从样本序列中抽取

                                                                    

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