基于小批量随机梯度的一些优化算法

jeffery0628 jeffery0628 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 300+累计阅读 372平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄11年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-02-17 06:11:26 发布 372 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（五）：梯度下降法介绍、全梯度下降算法FG、随机梯度下降算法SG、小批量梯度下降算法mini-bantch、随机平均梯度下降算法SAG、算法比较、梯度下降优化算法 线性回归 文章目录线性回归学习目标2.5 梯度下降法介绍1 全梯度下降算法（FG）2 随机梯度下降算法（SG）3 小批量梯度下降算法（mini-bantch）4 随机平均梯度下降算法（SAG）5 算法比较6 梯度下降优化算法(拓展) 学习目标 掌握线性回归的实现过程 应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测 知道回归算法的评估标准及其公式 知道过拟合与欠拟合的原... 阅读详情

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

震

收录于
深度学习

当前文章被收录于：

深度学习
15 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#优化算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
深度学习之详解常见梯度算法(概念、公式、原理、算法实现过程) 梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于寻找最小化损失函数（或成本函数）的参数值。在机器学习和深度学习的背景下，损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差异，而梯度下降则是用于更新模型的参数（例如权重和偏置），以最小化这个差异。梯度下降的工作原理是，通过计算损失函数关于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向（即最陡峭的下降方向）更新参数。这样，每次迭代都会使损失函数值减小（至少在局部上是这样的），从而逐渐接近损失函数的最小值。初始化参数：随机初始化模型的参数（例如权重和偏置）。 阅读详情

相关推荐

梯度下降法原理解析（大白话+公式推理）

梯度下降法的原理解析（浅层解析（大白话）+原理公式推导）。

weixin_58420301的博客 3万+

机器学习知识总结系列-机器学习中的优化算法总结（1-4）

文章目录梯度下降批量梯度下降随机梯度下降Mini-batch gradient descent比较：Mini-batch gradient descent的缺点momentumAdagradRMSpropAdam总结 梯度下降 批量梯度下降 每进行1次参数更新，需要计算整个数据样本集： θ=θ−η∇θJ(θ) 随机梯度下降 Mini-batch gradient descent 比较： Mi...

wangzi11111111的博客 456

机器学习-梯度下降算法原理及公式推导

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 梯度就是导数 梯度下降法就是一种通过求目标函数的导数来寻找目标函数最小化的方法。 梯度下降目的是找到目标函数最小化时的取值所对应的自变量的值，记住我们目的是为了找自变量x。 ...

数据掘金 9万+

随机梯度下降算法：优化模型参数更新的方法，提高学习效率

具体而言，对于给定的样本集合，SGD算法在每次迭代时随机选取一个子集，计算该子集上的损失函数关于模型参数的梯度，并使用该梯度来更新模型参数。在应用SGD算法时，需要注意以下几点： 首先，学习率的选择非常重要。学习率决定了每次迭代中参数更新的步长，过大的学习率可能导致参数振荡，而过小的学习率则会使得收敛速度过慢。由于每次迭代的参数更新是基于部分样本的梯度计算的，因此可以更容易地跳出局部最优解，寻找到全局最优解。通过随机选取部分样本进行参数更新，SGD算法可以更好地适应不同的输入数据，提高了模型的泛化能力。

xiehewe的博客 846

机器学习、深度学习中常用的优化算法详解——梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法

一、梯度下降法 1、总述： 在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了三种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法，批量梯度下降法以及小批量梯度下降法。 （1）批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD） BGD 得到的是一个全局最优解，但是批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，如果样本的数量很大，那么可想而知这种方法的迭代速度会相当的慢。从迭代的次数上来看，B...

小马日记 6417

【机器学习】梯度下降算法及梯度优化算法

用于评估机器学习模型的就是损失函数，我们训练的目的基本上都是最小化损失，这个最小化的方式就要用优化算法了，机器学习中最常用的就是梯度下降算法。 导数、方向导数和梯度 要了解梯度下降算法是什么首要知道梯度是什么，导数和方向导数又是了解梯度的前提。 导数 　导数反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率，如果f’(x)>0，说明f(x)的函数值在x点沿x轴正方向是趋于...

flora 8936

深度学习：10种随机梯度下降优化算法

深度学习框架（例如：TensorFlow，Keras，PyTorch）中使用的常见梯度下降优化算法。梯度下降是一种用于寻找函数最小值的优化方法。它通常在深度学习模型中用于通过反向传播来更新神经网络的权重。 VanillaSGD 朴素随机梯度下降（Vanilla SGD）通过将当前权重减去其梯度的因子（即，学习率）来更新权重。​ 该方程式的变化通常被称为随机梯度下降优化器。 它们有3种...

miao0967020148的专栏 4080

科研党必备：Zotero+Deepseek 打造AI文献阅读助手（附详细插件配置指南）

本文详细介绍了如何利用Zotero和Deepseek打造AI文献阅读助手，提升科研效率。从Zotero基础安装到中文文献处理插件茉莉花的配置，再到Deepseek API的集成与模型选择策略，全面覆盖了AI辅助阅读的关键环节。特别适合需要高效管理海量文献的科研工作者，显著提升文献筛选和分析速度。

backprop5master的博客 426

深度学习里面的梯度优化算法

深度学习优化算法

slamer111的博客 954

企业和个人 AI 编程工具怎么选？2025 年 12 款主流工具（Claude/Cursor 等）核心能力 + 收费对比

2025 年最火的 12 款 AI 编程工具，像 Claude、Cursor 这些热门款，我把它们的核心能力、收费标准全扒得明明白白，看完这篇你不用再瞎琢磨，直接就能挑到对的！再说说 Cursor，美国 Cursor Labs 做的，还拿过红杉资本投资，2022 年推出后，2024 年收入直接涨了 6400%，势头很猛。总之，不管你是企业技术管理者、程序员，还是刚入门的 AI 小白，按自己的需求（语言、合规、预算）挑，保准能找到最适合的 AI 编程工具！最后给大家划重点，不同需求直接对号入座：？

hundred98的博客 2801

MATLAB编程实战：通过SCPI命令高效读取普源示波器数据

本文详细介绍了如何利用MATLAB通过SCPI命令高效读取普源示波器数据，实现自动化测试与数据分析。文章从硬件连接到软件配置，再到核心代码编写与数据解析，提供了完整的实战指南，帮助工程师和科研人员摆脱手动操作，直接从示波器内存中精准读取数据，并利用MATLAB进行FFT频谱分析，大幅提升工作效率。

weixin_29176179的博客 547

优化器与优化方法：随机梯度下降（SGD）

随机梯度下降（SGD）是最经典和常用的优化算法之一，本文将重点介绍和解释SGD的概念、算法原理以及在深度学习中的应用和优缺点。1. 低计算成本：SGD每次仅使用一个样本或一批样本进行模型参数更新，相比于使用全部样本的批量梯度下降（BGD），计算成本更低。1. 动量法（Momentum）：引入一个动量项，使更新方向在梯度变化较大的维度上具有一定的惯性，从而加速收敛并减少震荡。4. RMSprop：对Adagrad进行改进，通过平均梯度的平方来调整学习率，从而缓解训练过程中的震荡。SGD的原理相对简单。

m0_70911440的博客 1万+

python爬虫：采集求职者简历信息并进行人才分析

通过 Python 爬虫抓取求职者简历信息并进行人才分析，可以帮助企业快速筛选和匹配人才。但在实施过程中，必须严格遵守法律法规，确保数据来源合法合规。如果需要更复杂的分析，可以结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，进一步挖掘数据价值。

数据知道的博客 1万+

优化算法-梯度下降法:BGD(批梯度)、SGD（随机梯度）、小批量梯度（MBGD）

（1）批梯度下降法（Batch Gradient Descent） 梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有优势，计算速度很快。但是如果样本量很大，用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵，这时就很难或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比较有优势。...

越努力 越幸运 2664

深入浅出AXI协议（2）——通道及信号

本文我们继续AXI协议的学习，我们将讨论5个通道的具体内容和相对应的信号。这一部分的内容现在对于大家来说可能很难理解，但是没有关系，随着学习的深入，我们会逐步讲解这里面的所有现在，现在只需要把它们当作一个可以查阅的手册，快速阅读有一个基本的印象即可。

apple_53311083的博客 1800

Vue3 - 最新实现在线预览Excel文件(xls/xlsx)多种方案，解析打开excel电子表格支持服务器链接在线URL形式、调用后端接口获取二进制文件流、文件地址（vue3实现excel预览）

vue3，预览excel文件，xlsx，xls，vue预览Excel表格，vue在线编辑xls文件，预览和编辑，vue3如何新开一页浏览器打开查看，手机h5页面打开在线EXCEL文档，在弹框中加载预览，在指定模态框中显示，基于Vue的Excel文件预览，加载失败白屏，报错没反应，详细示例代码教程，文件预览下载，nuxt3，excel预览插件，xlsx插件预览，纯前端vue中预览excel表格，接口调用的文件如何预览查看，文件url地址，vue移动端实现excel在线预览，vue移动端H5网页excel预览，

🏆 前端领域优质创作者 1万+

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

b本文介绍了梯度下降法，包括批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降

天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽 1446

基于STM32、HAL库的MICRF112YMM-TR 无线收发器驱动程序设计

内部集成了 VCO、PLL、PA、LNA、混频器、滤波器等射频功能单元，极大减少了外部元件数量，降低了设计和布线难度。： 具有多种工作模式（睡眠、待机、接收、发射），待机电流极低，非常适合电池供电的物联网(IoT)设备。是 Microchip 公司生产的一款高性能、低功耗的单片 UHF ASK/FSK 收发器芯片。： 支持 ASK (幅移键控) 和 FSK (频移键控) 调制，适应不同应用需求。// 可以添加其他配置参数，如中心频率、数据速率等。智能家居（安防、遥控、传感）远程钥匙进入系统 (RKE)

corlin6688的博客 418

【机器学习】梯度下降法（超详解）

线性回归-梯度下降法前言1. 全梯度下降算法（FG）2. 随机梯度下降算法（SG）3. 小批量梯度下降算法（mini-batch）4. 随机平均梯度下降算法（SAG）5. 梯度下降法算法比较和进一步优化5.1 算法比较5.2 梯度下降优化算法 前言 在 机器学习】线性回归的损失和优化 中介绍了最基本的梯度下降法实现流程，常见的梯度下降算法有： 全梯度下降算法(Full gradient descent）, 随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）, 小批量梯度下降算法（M

全网粉丝30W+，优快云、稀土掘金人工智能领域签约作者，人工智能、大模型、Python 爬虫，商务合作，请私信沟通。 5030

RK3588开发笔记-spi扩展canfd芯片MCP2518FD调试笔记

在嵌入式系统开发中，CANFD（控制器局域网灵活数据速率）是一种广泛应用于汽车和工业自动化领域的通信协议。为了满足项目需求，我们在RK3588平台上通过SPI接口扩展了CANFD芯片MCP2518FD，之所以用spi进行canfd扩展，是为了解决原生RK3588原生can不够稳定的问题（发送扩展帧有几率编程标准帧，RK3568/3588均存在该问题）。通过本次调试工作，我们成功地在RK3588平台上扩展了CANFD芯片MCP2518FD，并实现了与CAN总线的稳定通信。

flypig has a dream！ 4227

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/

梯度下降算法

4.梯度下降 4.1什么是梯度下降？ 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程 假设这样一个场景: 一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。 因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。 具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走，（同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方

weixin_44666471的博客 683

IEM模型，地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

优化算法

动量法 Momentum： 目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。 然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。 可以看到，同一位置上，目标函数在竖直方向（x2轴方向）比在水平方向...

m0_38024592的博客 337

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

常见优化器对比：梯度下降法、带动量的梯度下降法、Adagrad、RMSProp、Adam

优化器 ｜SGD ｜Momentum ｜Adagrad ｜RMSProp ｜Adam。

weixin_47748259的博客 4206

DL-专题-优化算法

该算法的思想是独立地适应模型的每个参数：具有较大偏导的参数相应有一个较大的学习率，而具有小偏导的参数则对应一个较小的学习率。AdaDelta 和 RMSProp 是独立发现的，AdaDelta 的前半部分与 RMSProp 完全一致；AdaDelta 和 RMSProp 都是为了解决 AdaGrad 对学习率过度衰减的问题而产生的。RMSProp 依然需要设置一个全局学习率，同时又多了一个超参数（推荐了默认值）。AdaDelta 进一步解决了 AdaGrad 需要设置一个全局学习率的问题。

xiaoshun007的专栏 1007

[ML]机器学习_高级优化算法

梯度下降算法是一种常用的优化算法，可以用来求解一些最小化误差函数的问题。在机器学习领域，梯度下降算法通常用来最小化损失函数，从而得到一个最优的模型参数。下面详细介绍梯度下降算法的原理和实现。梯度下降算法是机器学习中最常用的优化算法之一，可以用来最小化损失函数，得到最优的模型参数。批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降是梯度下降算法的三种不同变体，适用于不同的训练数据集大小和模型复杂度。在实现时，需要注意学习率的选择、收敛条件的判断以及参数的初始化等问题，以保证梯度下降算法能够正确地收敛。

iazzz的博客 481

基于梯度的优化算法

梯度下降优化算法 大多数学习算法都涉及到优化，优化是指改变 x 以最小化或者最大化某个函数 f(x) 的过程。通常我们所说的优化算法都是指最小化的过程，因此，最大化的过程可以通过最小化 -f(x) 来实现。 导数是指某个函数 f(x) 在某一点上的斜率，它可以表明如何缩放输入的小变化才能在输出上获得相应的变化：。因此，导数对于最优化的过程非常有用。例如，如果对于足够小的来说，比 f(x) 小，...

hren_ron的博客 1万+
上一篇： softmax()定义
下一篇： 对word2vec的理解
点赞 0
评论 0
书签 书签 1
jeffery0628
jeffery0628
博客等级 码龄11年 39粉丝 112原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值