SGD BGD MBGD各种梯度下降的处理方式

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本文解析了PyTorch中的批量计算方式，并说明了尽管其名称为SGD，但实际上进行的是整批数据的计算和梯度反向传播。此外，还介绍了如何使用torch.utils.Data实现数据分批。

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但在pytorch中，没有分这种，所有方法都是一批全部计算，然后综合所有数据的梯度反向传播的，虽然名字叫做SGD，但也是一整批计算的，若要分批需采用torch.utils.Data下面的模块来实现分批计算

qq_27292549
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BGD,SGD,MBGD的区别
welight_blue的博客
06-09 3782
BGD：每次迭代都需要用到所有样本。优点：可以收敛到全局最优解，但是当样本数很多时，收敛速度慢SGD:每次迭代都只使用一个样本。优点：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，训练速度快。缺点：并不是每次迭代都向着整体最优化方向，更容易从一个局部最优跳到另一个局部最优。迭代的次数较多，准确度下降MBGD:每次迭代只使用一部分b个样...
梯度下降: 02. 批量梯度下降BGD，随机梯度下降SGD，小批量梯度下降MBGD
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车前猛跑
06-05 1320
本文从原理上介绍了三种梯度下降的方法，相同点，异同点，优缺点。内容包含了数学公式的推导与说明。
关于SGD、BGD、MBGD
wwyy2018的博客
07-25 1045
关于SGD、BGD、MBGD BGD： BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 缺点：\color{red}{缺点：}缺点： 由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。 for i in range(nb_epochs): params_grad = eval...
BGD、SGD、MBGD
洛豳枭薰
10-30 482
BGD批量梯度下降，每一轮迭代所有的样本，对于样本数过多的情况，时间会比较长，准确度比较高 SGD随机梯度下降，每次迭代，只选取一部分样本，得到的可能不是最优解 MBGD小批量梯度下降算法，选取样本为一个固定值B(一般b=10 )，
梯度下降法（SGD+BGD+MBGD）
一花一世界 一叶一菩提
05-02 1581
参考网址：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html
梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
AcceptedLin的博客
07-16 1571
在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 　　下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 　　一般线性回归函数的假设函数为： hθ=∑nj=0θjxj 　　对应的能量函数（损失函数）形式为： Jtrain(θ)=1/(2m)∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2 　　下...
梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)
Zero_HeiYuFeng的博客
02-23 642
1. 从梯度下降开始 这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。 什么是梯度下降？ 梯度下降 (Gradient Decent) 是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降， 以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向？因为梯度 (gradient) 就是函数变化最快的方向，贴一个梯度的定义: 梯度-维基百科，想深入了解的同学可以...
详解批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）
Serendi_patty的博客
05-19 1万+
阅读目录批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD总结 批量梯度下降法BGD 随机梯度下降法SGD 小批量梯度下降法MBGD 总结 在应用机器学习算法时，我们常采用梯度下降法来对才用的算法进行训练。梯度下降法有三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。接下来，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。 梯度
BGD/SGD/MBGD-梯度下降算法
幸福驿站
03-16 1125
BGD（Batch Gradient Descent）批量梯度下降法是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新。它得到的是一个全局最优解，批量梯度下降法在更新每一个参数时，即每迭代一步，都要用到训练集所有的数据，训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。优点：全局最优解；易于并行实现；缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。从迭代的次数上来看，BGD迭代...
机器学习中的梯度下降算法（BGD，SGD，MBGD）
m_buddy的博客
03-13 1685
1. 前言 机器学习中常常将具体的问题抽象为数学表达，再通过最优化算法求取相关参数的最优值。其中最常用的便是基于梯度的优化算法。则可以将其总结为批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、小批量梯度下降法（MBGD），本文也将从这几个方面进行解释。 首先，定义决策函数为： yθ=∑i=1mθxiyθ=∑i=1mθxiy_\theta = \sum_{i=1}^m\theta x_i ...
Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集
09-05
Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集，使用tar 命令压缩过，需要解压请使用 tar 工具进行操作
梯度下降的三种形式——BGD、SGD、MBGD
于书盼的博客
01-19 4694
机器学习里面，梯度下降法可以说是随处可见，虽然它不是什么高大上的机器学习算法，但是它却是用来解决机器学习算法的良药。我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练。 BGD，SGD，MBGD。也就是批量梯度下降法BGD，随机梯度下降法SGD，小批量梯度下降法MBGD。下面这篇文章对这三个概念讲解的很到位： http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.h
BGD,SGD,MBGD
dedell的博客
12-16 432
文章目录批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD 一般线性回归函数的假设函数为: 批量梯度下降BGD 对所有的参数求均方误差 损失函数： 随机梯度下降SGD #更新单个参数，对单个参数求均方误差 小批量梯度下降MBGD 顾名思义。 ...
详解梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
不二的博客
10-30 729
在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为： 对应的损失函数为： （这里的1/2是为了后面求导计算方便） 下图作为一个二维参数（，）组对应能量函数的可视化图： 下面我们来分别...
区分BGD,SGD,MBGD
MISS ZY
07-11 1511
BGD(批量梯度下降）:更新每一参数都用所有样本更新，m=all，更新100次遍历多有数据100次 SGD（随机梯度下降）：更新每一参数都随机选择一个样本更新，m=1 MBGD（小批量梯度下降）：更新每一参数都选m个样本平均梯度更新，1<m<all 总结：SGD训练速度快，大样本选择；BGD能得到全局最优解，小样本选择；MBGD综合二者选择。    ...
深度学习训练之optimizer优化器（BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam）的最全系统详解
qq_23022733的博客
04-22 7795
文章目录
【深度学习——梯度下降】区分BGD,SGD,MBGD
Lily_9的博客
03-13 1037
1.BGD(批量梯度下降）: 每次迭代，需要所有训练集数据参与，以更新一次参数； 假设迭代100次，所有训练集数据将被遍历100次，m=all； 优点：对于单峰可以收敛到全局最优解，适合小样本；缺点：对于大样本，收敛速度慢。 2.SGD（随机梯度下降）： 每次迭代，需要仅随机挑选一个样本数据参与，以更新一次参数；m=1 优点：对于大样本（例如几十万），可能只需随机抽取几万条或者几千条的...
梯度下降法的三种解释（BGD,SGD,MBGD).
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kevin_123c的博客
07-11 1万+
机器学习里面，梯度下降法可以说是随处可见，虽然它不是什么高大上的机器学习算法，但是它却是用来解决机器学习算法的良药。我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练。    在很多介绍梯度下降的书籍里，我们看到这样的几个英文单词缩写，BGD，SGD，MBGD。也就是批量梯度下降法BGD，随机梯度下降法SGD，小批量梯度下降法MBGD。    哦儿啦，举例说明，一般一个线性回归函数的假设函数可以
优化算法：梯度下降算法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法、AdaGrad、RMSProp。避免过拟合/加速训练：Dropout、Batch Normalization
あずにゃん梓喵的博客
07-30 1245
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 3. 常见的优化算法介绍 3.1 梯度下降算法（batch gradient descent BGD） 每次迭代都需要把所有样本都送入，这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本，做的是全局最优化,但是有可能达到局部最优。 3.2 随机梯度下降法 (...
梯度下降与二元线性回归解析：BGD、SGD、MBGD
- 小批量梯度下降法(MBGD)：介于BGD和SGD之间，每次迭代使用一部分随机选取的样本集，平衡了速度和准确性，通常能获得较好的效果。 3. 在二元线性回归中，代价函数J(θ) = (X * θ - y) / (2 * m)，其中X是特征...
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