批量、随机、小批量梯度下降算法

最新推荐文章于 2025-01-03 17:00:57 发布
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随机梯度下降与小批量梯度下降算法
10-23
损失使用平方函数，简单的线性模型 y = theta1 + theta2 * x
机器学习：随机梯度下降和批量梯度下降算法介绍.docx
最新发布
05-11
机器学习中，梯度下降算法是一种用来寻找函数最小值的优化算法，其中包含了批量梯度下降和随机梯度下降两种方法。批量梯度下降（BGD）和随机梯度下降（SGD）都是为了求解损失函数J(θ)的最小值，其中θ是参数，J(θ)...
梯度算法之批量梯度下降，随机梯度下降和小批量梯度下降
weixin_33774308的博客
12-14 506
打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 在机器学习领域，体梯度下降算法分为三种 ...
批量梯度下降算法BGD，小批量梯度下降法MBGD，随机梯度下降算法SGD的比较
yMMxz的博客
04-06 2654
bach gd和 mini-bach gd,sgd比较： 参考： https://my.oschina.net/hosee/blog/510076              https://www.zhihu.com/question/40892922?sort=created      https://www.zhihu.com/question/27012077      http
深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）
xiaotao_1的博客
07-13 1万+
　　1，批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） ：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。 　　优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。 　　缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。 　　2，随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很...
【DL--06】深度学习基本概念—batch
赖德发的博客
07-17 3625
batch这个概念与Keras无关，老实讲不应该出现在这里的，但是因为它频繁出现，而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛，这里还是简单说一下。深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch
【机器学习】批量&随机&小批量随机梯度下降
2401_86285609的博客
08-31 1210
方法更新频率使用数据量优点缺点批量梯度下降低（每轮遍历所有数据）全部数据更新方向准确，收敛稳定每次更新计算量大，速度慢，不适合大数据集随机梯度下降高（每个样本一次更新）单个样本更新频率高，适合大数据集更新方向不稳定，易振荡，收敛到局部最优解可能性大小批量随机梯度下降适中（每小批量一次更新）小批量样本（如32个）平衡计算量与收敛速度，较稳定，适合大数据集需要选择合适的小批量大小。
精选资源
梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降的组会汇报ppt
06-18
### 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降的组会汇报 #### 梯度下降（Gradient Descent） 梯度下降是一种用于机器学习和深度学习中的优化算法，它通过迭代更新参数来最小化损失函数。梯度下降的核心思想是...
【梯度下降】小批量梯度下降
wq6qeg88的博客
01-03 1025
（Mini-Batch Gradient Descent）是一个常用于大规模数据集训练的优化算法，兼具批量梯度下降的稳定性和随机梯度下降的高效性。它通过将数据集分成小批量，计算每个小批量的梯度并更新参数，能够在计算速度和训练效果之间取得良好的平衡。选择合适的小批量大小对于训练效果非常重要。
深度模型中的优化(一)、学习和纯优化有什么不同
weixin_36670529的博客
09-02 1325
目录 1、学习和纯优化有什么不同 2、经验风险最小化 3、代理损失函数和提前终止 4、批量算法和小批量算法 深度学习在许多情况下都涉及优化。例如，模型中的进行推断(如PCA)涉及求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练，甚至是几百台机器投入几天到几个月来解析单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化问题很重要，代...
三种梯度下降的方式：批量梯度下降、小批量梯度下降、随机梯度下降
热门推荐
UESTC_C2_403的博客
07-10 3万+
在机器学习领域中，梯度下降的方式有三种，分别是：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD，并且都有不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法为例子来对三种梯度下降法进行比较。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。 收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的
BigDecimal使用总结以及使用时可能遇到的（坑）
qq_42334096的博客
12-26 9783
BigDecimal总结（坑） 概念 BigDecimal是一个不可变的，任意精度的有符号十进制数 BigDecimal由任意精度的整数非标度值和32位的整数标度(scale)组成。如果为零或整数，则标度是小数点后的位数。如果为负数，则将该数的非标度值乘以10的负scale次幂。因此，BigDecimal表示的数值是(unscaledValueX10‾scale)。 BigDecimal对象内通过BigInteger IntVal存储传递对象数字部分，通过int scale记录小数点位数，通过int pr
批量batch，随机stochastic，小批量mini-batch对比
qq_43703185的博客
07-26 570
批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 在每次更新参数时都会将全部数据集计算一遍。 　　优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。 　　缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢，计算量开销大，不支持在线学习。 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent） 每计算一个样本就更新一次参数。如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或者几千条的样本，就已经将参数迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到.
批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法
lcczzu的专栏
06-11 657
伪代码： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）: Repeat until convergence{} 随机梯度下降法（Stochastic Batch Gradient Descent）: Loop{     for i = 1 to m,，{                          } } 小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Desc...
第十二周学习笔记
Peter的脱发日记
10-26 298
第六章 深度前馈网络 主要内容 特征选择 可以通过特征选择将性模型到扩展为非线性模型，特征选择是一个非线性映射，有多种方式来选择这个非线性映射ϕ\phiϕ 核函数 专家手动设计 学习ϕ\phiϕ（深度学习策略） 缺点 放弃了问题的凸性。 优点 通过广泛的函数族ϕ(x;θ)\phi(x;\theta)ϕ(x;θ)，可以使其获得第一种方法的优点——高度通用，通过限制函数族，可以融入专家的先验知识，...
（强烈推荐）批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法python代码实现
OYY_90的博客
11-11 2084
https://www.jianshu.com/p/a20e11416a25 看的三种算法的完整版
python sklearn 梯度下降法_Python实现随机&批量梯度下降算法
weixin_39617252的博客
11-24 886
一.概述梯度下降属于迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题。在求解机器学习算法的模型参数时，梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度...
批量梯度下降、随机梯度下降与小批量梯度下降算法之间的比较
lcczzu的专栏
06-11 3318
这三种算法都用于反向传播的优化损失函数算法。在每轮迭代中更新一次权重w，根据多次迭代，最终无限的靠近我们预期的权重最优值。 1. 批量梯度下降算法： (1) 如果数据集比较小，完全可以采用全数据集(Full Batch Learning)的形式，采用全数据有两个好处： a.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。b.由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选...
各优化算法的优缺点整理
Icevivian
05-08 1万+
固定学习率的优化算法 SGD SGD在深度学习中指的是小批量梯度下降，是按照数据分布将总体数据划分为多个小批量数据，然后利用小批量数据对参数进行更新。 优点：每一步更新的计算时间不依赖于训练样本数目的多寡，即使训练样本数目非常大时，他们也能收敛。对于足够大的数据集，SGD可能会在处理整个训练集之前就收敛到最终测试机误差的某个容错范围内。 缺点：选择合适的learning rate比较困难，...
PyTorch实现小批量随机梯度下降算法
压缩包中的文件名“随机小批量梯度下降”进一步印证了其实现重点：强调“随机性”与“批量处理”的结合。代码结构通常包括：数据生成/加载模块、模型定义、损失函数与优化器初始化、主训练循环（包含前向、损失计算...
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