批量梯度下降和随机梯度下降法的缺点

本文探讨了批量梯度下降与随机梯度下降在大规模数据和效率上的区别,强调了随机梯度下降速度快但可能不是全局最优,而批量下降虽慢但更稳定。

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背景

    批量梯度下降法(batch gradient decent)就是我们平时所说的梯度下降,也就是梯度下降过程中,每次更新使用了所有的训练数据,最小化损失函数,找到局部最小值。

当样本量很大的时候,那么更新速度会变慢。假如每次我们只取一个样本更新,这样速度就会快很多。我们每次只取一行样本计算,当成是搜索的方向。

问题解答

批量梯度下降  

a)采用所有数据来梯度下降。  

b)批量梯度下降法在样本量很大的时候,训练速度慢。  

随机梯度下降  

a)随机梯度下降用一个样本来梯度下降。  

b)训练速度很快。  

c)随机梯度下降法仅仅用一个样本决定梯度方向,导致解有可能不是全局最优。  

d)收敛速度来说,随机梯度下降法一次迭代一个样本,导致迭代方向变化很大,不能很快的收敛到局部最优解。  

梯度下降随机梯度下降是常用的优化算,用于求解机器学习模型中的参数。它们都有各自的优缺点梯度下降(Batch Gradient Descent)的优点是: - 收敛性较好,能够找到全局最优解(如果目标函数是凸函数)或局部最优解。 - 在每次迭代中,利用所有样本的信息来更新参数,因此通常能够更快地收敛。 梯度下降缺点是: - 当样本量较大时,计算每个样本的梯度会变得非常耗时,导致训练速度慢。 - 在每次迭代中,需要遍历所有样本,内存消耗较大。 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)的优点是: - 计算每个样本的梯度较快,因此训练速度快。 - 内存消耗较小,适用于大规模数据集。 随机梯度下降缺点是: - 由于每次迭代只使用一个样本来更新参数,因此参数的更新方向可能不够准确,导致收敛速度较慢。 - 容易陷入局部最优解,无找到全局最优解。 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)是梯度下降随机梯度下降的折中方,它的优点是: - 在每次迭代中,利用一小部分样本的信息来更新参数,既能够加速训练速度,又能够减少参数更新的方差。 - 内存消耗适中,适用于中等规模的数据集。 小批量梯度下降缺点是: - 需要调节批量大小,选择不当可能导致收敛速度变慢或者无收敛。 总结起来,梯度下降适用于样本量较小的情况,能够找到全局最优解或局部最优解;随机梯度下降适用于样本量较大的情况,训练速度快但容易陷入局部最优解;小批量梯度下降是两者的折中方,适用于中等规模的数据集。
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