SGD（Stochastic Gradient Descent）的损失函数（Loss Function）

最新推荐文章于 2024-11-23 18:12:29 发布
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分类专栏： 机器学习
博客介绍了二分类的损失函数，还提及sklearn中的随机梯度下降。随机梯度下降是一种以随机方式最小化损失函数的优化技术，逐样本进行梯度下降步骤，是拟合线性模型的高效方法。

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二分类的损失函数

sklearn：

Stochastic Gradient Descent is an optimization technique which minimizes a loss function in a stochastic fashion, performing a gradient descent step sample by sample. In particular, it is a very efficient method to fit linear models.

在这里插入图片描述

Stochastic Gradient Descent (SGD)原理与代码实例讲解
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随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent)
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损失函数(Loss Function) -1
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【小知识】神经网络中的SGD优化器和MSE损失函数
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今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节（前文传送门） 之前的那个文章中，用Pytorch搭建优化器的代码如下： # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 那么其中的额SGD和MSE究竟是什么呢？ 一、SGD方法 我们要想训练我们的神经网络，就...
各种梯度优化算法介绍（SGD Loss剧烈波动）
ice_martin的博客
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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
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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。
【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降
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SGD 实际上就是在一个 epoch 中每个 batch 做一次梯度更新，因为数据集每个 epoch 会被打乱，于是就相当于是随机样本子集对模型进行权值更新。
损失函数及梯度下降
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https://blog.youkuaiyun.com/wearge/article/details/77073142
CS231n-2017 第3讲 损失函数与优化
suredied的博客
08-30 695
一. 损失函数 1. 基本概念 为了评估现有的模型的好坏，需要一个定量指标。这就是损失函数起作用之处。 对于由NNN个样本组成的数据集{(xi,yi)}Ni=1{(xi,yi)}i=1N\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N，定义总体损失函数为各个样本造成的损失的平均 L=1N∑iLi(f(xi,W),yi)L=1N∑iLi(f(xi,W),yi) L = \frac{1}{...
损失函数和优化算法
zjs246813的博客
11-23 1071
损失函数可以用来衡量模型拟合程度，通过计算模型预测的输出与实际标签之间的差异可以获得一个损失值，然后。假设该损失函数只涉及一个自变量w，易于求得该损失函数的梯度得到一个较佳的损失值。，即损失函数对参数w的偏导，同理参数b也可以这样求导，最后计算出损失函数的梯度。而实际中，一个损失函数涉及大量自变量（参数），直接求偏导太复杂，可以根据。，然后求损失函数对自变量w、b的偏导，这里以求对w的偏导为例。是损失函数的两个自变量，函数训练得到的两个参数。是训练后得到的函数，然后定义损失函数。最后一层即输出层，计算。
SGD
bigheadmonkey的博客
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随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD） 当样本数据过于庞大时，采用原来传统的梯度下降算法，训练时间过长，收敛太慢，所以使用SGD的方法来加快收敛，该方法伪代码如下： 每个参数更新时只使用一个样本，原先是使用所有样本，这样说来，该算法虽然大概率得不到全局最优解，但是当样本数量足够多时，总是能得到最优解附近的值，而且训练速度快。 后续在深度学习中广泛使用的mini-bach，每次更新参数使用几百个样本，这样做比使用一个样本大概率训练效果好些，而且训练速度也较快。伪代码如
机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法 总览
noobiee的博客
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关键词：交叉熵，KL散度（相对熵），BCELoss，Contrastive loss，triplet loss，n-pair loss，focal loss sigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLU BGD，SGD，momentum，NAG，AdaGrad，RMSprop，Adam，AdamW
C++线性回归（SGD、BGD、MBGD）
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代码 #include<iostream> #include<random> using namespace std; double w = 0;//y=w*x+b，初始w double b = 0;//y=w*x+b，初始b double true_w = 10.0;//真实w double true_b = 10.0;//真实b double alpha = 0.3;//步长 int samples = 1000;//样本数 double* x = new double[s
神经网络好难理解（一）：奇奇怪怪的损失函数Loss，函数本身是否始终一致
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奇奇怪怪的损失函数Loss 前言 本篇博客仅涉及直觉理解，不包括严谨的数学运算。默认读者已经很熟系神经网络的基本结构和反向传播过程，这里仅仅对损失函数的一小点知识做出个人理解，说错了请大哥们指正。 这里博主是看到了如下b站up主的视频链接有感而发的： https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx?t=211 本篇小博客内容：loss函数本身在训练过程中是否不变 1.loss函数数学角度的输入输出关系： 从数学角度来看，神经网络本质上是一个函数，叫它f(x);Los
神经网络中的损失函数
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cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。 loss layer 是CNN的终点，接受两个Blob作为输入，其中一个是CNN的预测值，另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss Function
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关于什么是梯度下降，请看我之前发的一个博文：http://blog.youkuaiyun.com/lilyth_lilyth/article/details/8973972 梯度下降能帮助我们找到局部最优值，取得很小的损失，但是在数据量达到数十万时，迭代次数高，运算速度慢，十分不适合。这时候可以考虑使用随机梯度下降算法。 所谓随机梯度下降是   每次用 每个样本的损失函数（即样本数为1时的损失函数）对th
【深度视觉】第六章：优化算法GD、SGD、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adam、AMSGrad
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八、优化算法：GD、SGD、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adam、AMSGrad 优化算法是深度学习中的关键环节，我们经常说的炼丹主要指的就是这个环节。1、优化算法是解决什么的？优化算法的种类？ 我们已经知道，当样本数据正向传播一次，就会得到网络的一次预测，而网络的预测和样本标签又构成了我们的损失loss，我们的目标就是让loss最小化。 一般我们都把loss看做上图1的山川。就是这个loss在有的维度上比较陡峭，同时在其他有的维度上比较平坦。 而我们计算出loss时的网络参数w就是上图
如果采用stochastic gradient descent呢
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### 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）概述 随机梯度下降是一种常用的优化算法，在机器学习和深度学习领域广泛应用。它通过每次迭代仅使用单一样本或一小批样本来更新模型参数，从而显著减少计算开销并提高训练效率[^4]。 #### 基本原理 SGD的核心思想是在每一次迭代过程中，利用单一数据样本的梯度方向来调整模型权重。这种方法相比传统的批量梯度下降（Batch Gradient Descent），能够更快地收敛于局部最优解，尤其是在处理大规模数据集时表现尤为突出[^3]。 #### 实现细节 在实际应用中，Torch框架提供了 `optim.sgd` 方法作为实现随机梯度下降的标准工具之一。该方法允许用户自定义超参数，例如学习率、动量项以及权重衰减系数等，这些设置对于提升模型性能至关重要[^2]。 #### 场景分析 由于其高效性和灵活性，SGD被广泛应用于多种场景下： - **大规模数据集训练**：当面对海量数据时，传统批量梯度下降可能因内存占用过高而无法运行；此时采用SGD可以有效缓解这一问题[^5]。 - **在线学习环境**：在实时流式数据分析任务中，新数据不断涌入系统，要求模型快速适应变化趋势而不需重新加载全部历史记录——这正是SGD擅长之处[^1]。 以下是基于PyTorch的一个简单SGD实现案例： ```python import torch from torch import nn, optim # 定义简单的线性回归模型 model = nn.Linear(in_features=10, out_features=1) # 创建损失函数与优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 模拟输入输出数据 inputs = torch.randn(100, 10) targets = torch.randn(100, 1) for epoch in range(10): # 进行多次epoch循环 total_loss = 0 for i in range(len(inputs)): input_data = inputs[i].unsqueeze(0) # 获取单个样本 target_data = targets[i].unsqueeze(0) optimizer.zero_grad() # 清除之前的梯度 output = model(input_data) # 计算预测值 loss = criterion(output, target_data) # 计算当前样本上的误差 loss.backward() # 反向传播求导数 optimizer.step() # 更新参数 total_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch}, Loss: {total_loss / len(inputs)}') ```
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