关于梯度下降batch-GD，SGD，Mini-batch-GD，Stochastic GD，Online-GD的介绍

最新推荐文章于 2025-03-07 17:15:29 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 机器学习 梯度下降
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梯度下降：是求一个函数最小值的一阶迭代优化算法。 为了使用梯度下降找到函数的局部最小值，可以采取与当前点的函数的梯度（或近似梯度）的负值成比例的步骤。 如果取而代之的是与梯度正相关的步骤，则接近该函数的局部最大值; 该程序然后被称为梯度上升。
梯度下降也被称为最速下降。 但是，梯度下降不应该与用于近似积分的最陡下降的方法混淆。
batch、mini-batch、SGD、online的区别在于训练数据的选择上的不同：
这里写图片描述
1.batch GD
每次迭代的梯度方向由所有训练样本共同投票决定
batch GD的损失函数是：
这里写图片描述
训练算法为：

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06-02 1094
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梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点
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引言 梯度下降：两个意思， 根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪； 让函数值下降（变小）。 简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 其共有三种： BGD,batch gradient descent:批量梯度下降 SGD,stochastic gradient descent:随机梯度下降 mini-batch GD,mini-batch gradient descent:小批量梯度下降 BGD 假设有损失函数： y ^ 是预测值，
mini_batch GD
weixin_34117522的博客
07-30 211
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深度学习模型组件之优化器--基础优化器（GD、SGD、Mini-batch SGD）
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一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
03-07 900
在深度学习的训练过程中，优化器扮演着至关重要的角色。如何高效地寻找损失函数的最小值，直接影响模型的训练速度和最终性能。今天我们就来详细探讨三种基础优化方法：梯度下降（Gradient Descent, GD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）以及小批量梯度下降（Mini-batch SGD）。
批梯度下降法(Batch Gradient Descent )，小批梯度下降 (Mini-Batch GD)，随机梯度下降 (Stochastic GD)
厚积薄发的博客
08-14 3817
Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或者几千条的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次。（2）随机梯度下降—最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近。
【原创】batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大数据背景下的梯度训练算法...
donghuantuo5253的博客
06-06 328
机器学习中梯度下降（Gradient Descent， GD）算法只需要计算损失函数的一阶导数，计算代价小，非常适合训练数据非常大的应用。 梯度下降法的物理意义很好理解，就是沿着当前点的梯度方向进行线搜索，找到下一个迭代点。但是，为什么有会派生出 batch、mini-batch、online这些GD算法呢？ 原来，batch、mini-batch、SGD、online的区别在于训练...
玩一玩小批量随机梯度下降（Mini Batch SGD）
weixin_49613620的博客
12-22 1378
随机梯度下降 mini batch 代码示例
Mini-batch-SGD-master.zip_MBGD小批量梯度下降_batch_多项式回归
09-24
它介于批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）之间，结合了两者的优点。在本项目"Mini-batch-SGD-master.zip"中，重点是通过实现MBGD来解决多项式回归问题，并...
小批量随机梯度下降（Mini-batch Stochastic Gradient Descent，Mini-batch SGD）。
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【机器学习300问】79、Mini-Batch梯度下降法的原理是什么？
qq_39780701的博客
05-09 1585
Mini-Batch梯度下降是对BGD和SGD的改良算法，它的优点：通过使用多个样本来估计梯度，减小了SGD中梯度估计的方差，提高了算法的稳定性；同时，相比于BGD，Mini-Batch依然能够高效利用计算资源，尤其在现代GPU等并行计算设备上表现更佳。
mini-batch SGD 和 backprop
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05-08 309
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深度学习笔记（一）优化器（GD,SGD,batchGD，SGD+momentum，NAG,AdaGrad，RMSProp，Adam）
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分别介绍了GD,SGD,BatchGD，MiniBatchGD，RMSProp，Adam几种常用的优化算法。
DL优化函数之mini-batch SGD
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09-04 3287
SGD随机梯度下降法对经典的梯度下降法有了极大速度的提升。但有一个问题就是由于过于自由 导致训练的loss波动很大。那么如何可以兼顾经典GD的稳定下降同时又保有SGD的随机特性呢？于是小批量梯度下降法, mini-batch gradient descent 便被提了出来。其主要思想就是每次只拿总训练集的一小部分来训练，比如一共有5000个样本，每次拿100个样本来计算loss，更新参数。50次后...
7.3_minibatch-sgd
taifyang的博客
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7.3 小批量随机梯度下降 在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batch gradient descent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来描述小批量随机梯度下降。 设目标函数f(x):Rd→Rf(\boldsymbol{x}): \mathbb{R}^d \rightarrow \mathbb{R}f(x
梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)
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用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
07-02 1万+
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关于梯度训练介绍，batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD
pandav5的专栏
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3. Stochastic GD （SGD）  随机梯度下降算法（SGD）是mini-batch GD的一个特殊应用。SGD等价于b=1的mini-batch GD。即，每个mini-batch中只有一个训练样本。 4. Online GD 随着互联网行业的蓬勃发展，数据变得越来越“廉价”。很多应用有实时的，不间断的训练数据产生。在线学习（Online Learning）算法就是
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lxlyhwl的博客
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深度学习中常见的优化算法mini-batch SGD的学习总结。
batch梯度下降法、mini-batch、SGD
zztSky
07-25 371
首先，如果训练集较小，直接使用batch梯度下降法，样本集较小就没必要使用mini-batch梯度下降法，你可以快速处理整个训练集，所以使用batch梯度下降法也很好，这里的少是说小于2000个样本，这样比较适合使用batch梯度下降法。不然，样本数目较大的话，一般的mini-batch大小为64到512，考虑到电脑内存设置和使用的方式，如果mini-batch大小是2的次方，代码会运行地快一些，64就是2的6次方，以此类推，128是2的7次方，256是2的8次方，512是2的9次方。所以我经常把mini-
loss下降auc下降_梯度下降（GD）
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梯度下降法(gradient descent)，又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来)。梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。这里每一个圈代表一个函数梯度，最中心表示函数极值点，每...
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