【干货】深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

最新推荐文章于 2025-09-20 22:59:29 发布
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博客主要围绕梯度下降（SGD）优化算法展开，涉及该算法在深度学习中的应用，还提及了算法的可视化内容，虽原文为转载链接，但核心应是介绍此算法相关知识。
【机器学习】优化算法之：随机梯度下降（SGD）
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05-20 5224
机器学习，必会优化算法之 随机梯度下降
梯度下降法可视化
小墨很努力
08-16 1098
神经网络基础知识简介 # 一、机器学习 机器学习用一句话概括就是“根据数据找函数”。具体相关内容可以访问链接 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html ，个人觉得讲的通俗易懂，适合新手和初级玩家。 举个例子，假设女生择偶时主要根据“高富帅”来决定是否要在一起，那么先通过采访或者问卷调查得到一大批数据样本，每个样本为不同女生的择偶标准，这时我们就可以对这些样本进行统计分析，找出通用的规律，我们可以将其表示为： ...
梯度下降过程可视化
莫比的博客
04-01 928
目标函数的最小化过程受到起始值和学习率（迭代步长）的影响，为了能够让收敛过程更加快速准确，需要认真对待初始化过程，这里是一个将梯度下降过程可视化的代码。
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 2177
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。
随机梯度下降法 (SGD)
We1ky的博客
07-31 8149
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。
【深度学习系列】——梯度下降算法的可视化解释（动量，AdaGrad，RMSProp，Adam）！
中科院AI算法工程师的博客
06-10 2064
这是深度学习系列的第二篇文章，欢迎关注原创公众号 【计算机视觉联盟】，第一时间阅读我的原创！回复 【西瓜书手推笔记】 还可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 深度学习系列 【深度学习系列】——深度学习简介 笔记预览 在这篇文章中，由于有大量的资源可以解释梯度下降，因此，我想在视觉上引导您了解每种方法的工作原理。借助我构建的梯度下降可视化工具，希望我可以为您提供一些独特的见解，或者至少提供许多GIF。 这里的重点是比较和对比这些方法。 Vanill.
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
【徒手写机器学习算法】SGD随机梯度下降
MinCong Luo的博客
05-24 1916
今天来看一个非常简单的算法:SGD随机梯度下降,说实话它有些不起眼,但是当今AI算法的各个场景都能见到它的身影.应该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. 图解 SGD随机梯度下降及其变种的示意图 算法详情 用处是什么？ GD和SGD中,都会在每...
随机梯度下降算法（SGD）
xiuxiuxiulai的博客
10-11 3180
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...
深度学习优化函数详解（2）-- SGD 随机梯度下降
ChasingdreamLY的博客
03-24 1058
深度学习优化函数详解系列目录 深度学习优化函数详解（0）– 线性回归问题 深度学习优化函数详解（1）– Gradient Descent 梯度下降法 深度学习优化函数详解（2）– SGD 随机梯度下降 深度学习优化函数详解（3）– mini-batch SGD 小批量随机梯度下降 深度学习优化函数详解（4）– momentum 动量法 深度学习优化函数详解（5）– Neste
随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)
LS_Ai的博客
07-23 1751
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。
随机梯度下降算法SGD（Stochastic gradient descent）
weixin_40170393的博客
03-14 9240
随机梯度下降SGD stochastic gradient descent
python实现随机梯度下降（SGD）
12-25
使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，（神经网络的结构在另一篇博客中已经定义）： def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): if test_data: n_test = len(test_data)#有多少个测试集 n = len(training_data) for j in xrange(epochs): random.shuffle(training_data) mini
梯度下降可视化：该文件可视化梯度下降（优化算法）程序在每次迭代中的工作。-matlab开发
06-01
该文件是为可视化目的而创建的。 该文件适用于函数 z=x.^2 + y.^2，但是可以在代码中轻松更改该函数。 使用说明:: 运行代码后反复按回车，看看每次迭代的效果。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）
m0_51200050的博客
06-30 1179
随机梯度下降（SGD）通过每次使用一个训练样本计算梯度并更新参数，减少了每次更新的计算量，提高了计算效率。通过上述具体示例，可以清楚地看到SGD如何在每次迭代中逐步更新参数，最终使模型逐渐逼近最优解。SGD适用于大规模数据集，并且通过随机选择样本可以避免陷入局部最优解。
可视化梯度下降
二分掌柜的
11-25 1913
Python可视化梯度下降 flyfish 从简单开始 函数是y=(x−5)2+2y=(x-5)^2+2y=(x−5)2+2 红叉表示梯度下降的起点 x=0.5050505050505051x=0.5050505050505051x=0.5050505050505051 y=22.204570962146718y=22.204570962146718y=22.204570962146718 x轴代表的是我们待学习的参数θ（theta），y轴代表的是损失函数的值（即Loss值）， 曲线y代表的是损失函数。我
深度学习之随机梯度下降SGD算法
2301_80940044的博客
06-11 500
引入偏置项 b 后，模型更灵活，但需要额外计算和更新 b 的梯度。这是深度学习中最基础的参数扩展，后续多层神经网络会在此基础上扩展更多参数。
机器学习：随机梯度下降法
weixin_30622181的博客
06-27 5273
1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。 既然是选择一个方向下山...
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