SGD(Stochastic Gradient Descent)随机梯度下降

最新推荐文章于 2025-09-20 22:59:29 发布
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本文探讨了NCA算法中使用随机梯度下降进行权重更新的方法，详细介绍了如何求解目标函数的偏导数，并利用学习率进行迭代优化。此外，还讨论了一维向量在numpy中的转置问题及向量的欧几里得范数。

为了实现NCA，需要看看随机梯度下降

看完发现其实主要是求个目标函数的偏微分dw，求完后w = w - lr*dw，更新权重

然后发现numpy的转置对一维向量没用。好像矩阵运算的时候会自动转换行列。

最后：||w||_2: ||w||带一个下标2 的意思是这个该向量的范数为欧几里得范数，设w=<x1,x2,x3>, ||w||_2=x1^2+x2^2+x3^2 的开根号。
(||w||_2)^2 的意思是w的欧几里得范数的平方，也就是(||w||_2)^2=x1^2+x2^2+x3^2

随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent)
AI天才研究院
06-18 1420
1. 背景介绍 在机器学习和深度学习中，优化算法是非常重要的一部分，它们用于找到最优的模型参数，以最小化损失函数。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种常用的优化算法，它通过随机选择数据样本的梯度来更新模型参数，因此得名。在这篇文章中，我们将深入探讨随机梯度下降的原理、实现和应用。
随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent (SGD) 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
08-05 1632
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)作为机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一,在训练大规模数据集和复杂模型时展现出卓越的性能。本文将深入探讨SGD的原理,阐述其数学模型,并通过代码实例和实际应用场景来帮助读者全面理解和掌握这一重要算法。Momentum:引入动量项,加速SGD收敛并减少震荡Adagrad:自适应学习率,为每个参数维护一个学习率RMSprop:解决Adagrad学习率过度衰减的问题。
随机梯度下降法 (SGD)
We1ky的博客
07-31 8130
SGD的基本思想是通过逐个样本或小批量样本来更新模型参数，而不是使用整个数据集。这种方法大大提高了计算效率，特别是在处理大规模数据集时。
随机梯度下降sgd
03-14
logistic随机梯度下降问题.docx
随机梯度下降（SGD）算法及其在机器学习中的应用
最新发布
MoRanzhi1203的博客
09-20 2137
随机梯度下降（SGD）是一种高效的优化方法，适用于大规模数据的回归和分类任务。本文介绍了 SGD 的算法原理、数学模型、实现流程及参数解析，并通过 Python `scikit-learn` 案例展示其在回归（加州房价预测）与分类（鸢尾花分类）中的应用与可视化效果。
随机梯度下降算法（SGD）
xiuxiuxiulai的博客
10-11 3177
何为随机梯度下降？ 在scikit-learn官方文档中有着这样的定义：是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性) 支持向量机 和 Logistic 回归。 在百度百科中对梯度下降法的解释：梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度...
SGD(随机梯度下降)
a130737的专栏
01-02 1万+
在深度学习领域， 该优化算法是使用最优化的算法， 利用它， 通过不断的估计objective function的梯度， 更新模型参数，不断迭代， 直至收敛或者达到我们early stoping 的条件， 也就是说模型相对于validation set上performance开始下降。 SGD 又称 online 的梯度下降， 每次估计梯度的时候， 只选用一个训练样本。 之所以称为stochas
随机梯度下降 (SGD)
语雨听风的博客
06-13 1245
**随机梯度下降** 随机梯度下降 (SGD) 是一种梯度下降形式，其中对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小。理想情况下，每次前向传递时，都会将整个数据集提供给神经网络。但是实际操作中，这么做是不现实的，因为内存有限。随机梯度下降是梯度下降的近视值，神经网络处理的批次越多，近视值就越准确。 SGD 的实现包括： 从总的数据集中随机抽样一批数据。 前向和后向运行网络，计算
随机梯度下降算法SGD（Stochastic gradient descent）
weixin_40170393的博客
03-14 9233
随机梯度下降SGD stochastic gradient descent
神经网络中的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）详解
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
06-22 1494
在神经网络的训练过程中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们通过调整模型的参数（如权重和偏置），最小化损失函数，从而提升模型的性能。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是其中最基础且广泛使用的优化算法之一。
随机梯度下降（SGD）
weixin_42605076的博客
06-17 1424
SGD是一种高效、简单且强大的优化算法，通过随机选择样本进行梯度计算和参数更新，加速了大规模数据集上的模型训练。尽管存在收敛速度慢和参数更新震荡等问题，但通过动量法、RMSProp、AdaGrad和Adam等改进版本，这些问题得到了有效缓解和解决，使得SGD及其变种成为深度学习和其他机器学习任务中的主流优化方法。
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04-04
梯度下降C++的简单实现，没有做优化，包含源码，可执行程序以及测试集、训练集和结果。
SGD 随机梯度下降法
晨晨的博客
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中心思想：随机梯度下降法是每次先将大量的训练集中随机打乱顺序，再取其中固定数量的实例组成mini_batch，按照minibatch进行权重和偏差的更新，重复操作直到所有的数据都按minibatch的规格取完了一遍，这时就完成了一个epoch，然后在按照提前设定好的epoch数量进行重复计算更新。 ...
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07-23 1730
SGD 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法不同，SGD 在每次迭代中仅使用一个样本（或一个小批量样本）的梯度来更新参数。它能更快地更新参数，并且可以更容易地跳出局部最优解。
【机器学习】优化算法之：随机梯度下降（SGD）
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机器学习，必会优化算法之 随机梯度下降
随机梯度下降
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随机梯度下降(SGD)是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性)支持向量机和Logistic 回归。 尽管 SGD 在机器学习社区已经存在了很长时间, 但是最近在 large-scale learning （大规模学习）方面 SGD 获得了相当大的关注。 Stochastic Gradient Descent （随机梯度下降法）的优势: ...
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机器学习（三十六）：随机梯度下降（SGD）算法
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SGD随机梯度下降算法实践
batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # reduction 减少 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) # optimize 优化 SGD stochastic gradient descent 随机梯度下降 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # interative 迭代 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) 什么意思
05-25
- `trainer` 表示优化器，这里使用随机梯度下降 (SGD) 优化器； - `train_iter` 和 `test_iter` 分别表示训练数据集和测试数据集的迭代器； - `d2l.train_ch3()` 是一个训练函数，它接受一个神经网络模型，训练数据...
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