10、前馈神经网络中梯度下降变体及相关技术详解

前馈神经网络中梯度下降变体及相关技术详解

在深度学习领域，梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数。本文将详细介绍梯度下降的几种变体，包括随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini - Batch Gradient Descent），并探讨权重初始化、高效添加多层网络等相关技术。

1. 随机梯度下降（SGD）

随机梯度下降是梯度下降的一种变体，它每次只使用一个样本进行参数更新。以下是一段SGD的代码示例：

cost_ = sess.run(cost, feed_dict={ X:features,
                                   Y: classes,
                                   learning_rate: 0.0001})
cost_history = np.append(cost_history, cost_)
if (epoch % 50 == 0):
    print("Reached epoch",epoch,"cost J =", cost_)

运行这段代码，会得到类似以下的结果：

Reached epoch 0 cost J = 0.31713
Reached epoch 50 cost J = 0.108148
Reached epoch 100 cost J = 0.0945182

需要注意的是，由于权重和偏置是随机初始化的，每次运行的具体