神经网络相关优化算法

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分类专栏： 吴恩达深度学习笔记 文章标签： 深度学习 神经网络
于 2024-06-01 08:34:46 首次发布
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一、Mini-batch算法

把训练集分割为小一点的子训练集，即Mini-batch.

1.Mini-batch方法

2.Batch成本函数  vs  Mini-batch成本函数

Batch成本函数会逐渐递减。

Mini-batch成本函数会上下振动，但总体趋势还是递减。

3.Mini-batch大小的选择

1.两种极端情况：

（1）梯度下降法

若Mini-batch大小为batch, Mini-batch为整个训练集，(X^{\left \{ 1 \right \}},Y^{\left \{ 1 \right \}})=(X,Y),称为梯度下降法。

若使用梯度下降法，mini-batch=m,则每个迭代需要处理大量训练样本。

缺点：若数据量很大时，单次迭代耗时太长。

（2）随机梯度下降法

若Mini-batch大小为1, Mini-batch为单个样本 ,(X^{\left \{ 1 \right \}},Y^{\left \{ 1 \right \}})=(X^{(1)},Y^{(1)}),称为随机梯度下降法

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