批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解

最新推荐文章于 2025-06-26 03:33:02 发布
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分类专栏： 机器学习
相关-4.批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)
啷个哩个啷
08-03 272
????1. 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD） 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。是最基本的梯度下降法 优点： 一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。 由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。当目标函数为凸函数时，BGD一定能够得到全局最优。 从迭代的次数上来看，BGD迭代的次数相对较少。 缺点： 当样本数目 m 很大时，每迭代一步都需要对所有样本计
小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）
m0_51200050的博客
06-30 2145
小批量梯度下降通过每次使用一个小批量的训练数据计算梯度并更新参数，结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，提高了计算效率并保持了梯度更新的稳定性。通过具体数据示例，可以清楚地看到小批量梯度下降如何在每次迭代中逐步更新。
批量随机梯度下降-学习笔记
争取原创，尽量不CV
02-14 1115
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(\bo...
【AI概念】梯度下降（Gradient Descent）vs 随机梯度下降（SGD）vs 批量梯度下降（Batch GD）详解（附详尽Python代码演示）| 定义与原理、数学公式、案例与代码可视化
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-26 958
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和批量梯度下降（Batch Gradient Descent, Mini-batch GD）的核心原理、数学表达、优缺点与工程应用。内容详细，并有友善的代码解释、流程解析等，适合初学者和进阶者系统理解。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
【梯度下降】小批量梯度下降
wq6qeg88的博客
01-03 904
（Mini-Batch Gradient Descent）是一个常用于大规模数据集训练的优化算法，兼具批量梯度下降的稳定性和随机梯度下降的高效性。它通过将数据集分成小批量，计算每个小批量的梯度并更新参数，能够在计算速度和训练效果之间取得良好的平衡。选择合适的小批量大小对于训练效果非常重要。
小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)
weixin_55196798的博客
11-13 4032
对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降, SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。 小批量随机梯度是在梯度下降的基础上带有随机性 在我们的全部样本中随机选取b个样本，把这些样本组成一个新样本，用于我们的梯度下降。 步骤： 时刻1时随机的取一个 w ； 持续时间到模型收敛（发现目标函数在每个样本平均的损失不再下降；或者是其他的指标基本上趋向平衡）： 在每一步里，在所有的样本中随机采样1个 l 出来，I 的大小是...
关于随机梯度下降法和批量梯度下降法的一点理解
qq_44899812的博客
02-10 717
纠结了很久终于搞明白了这个早就该搞明白的东西， 批量梯度下降法和随机梯度下降法的区别，并不在于求导方法的不同，同样是一个样本一个样本的求导，不同在于批量梯度下降法是“延迟调整的随机梯度下降法”， 之前一直想不通，这两个的最终效果不是一样吗，把样本误差一个一个算出来，一算出来就调整，和把所有样本的误差一个一个算出来最后加起来调整不是一样吗？ 现在才想起来，在调整的过程中会对整个误差函数造成改变，如果...
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
车前猛跑
06-05 1318
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。
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）
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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
批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)及 batch、epoch、iteration
weixin_50988214的博客
10-29 675
先介绍一下梯度下降：梯度下降是一种用于机器学习训练参数的一种优化方法。对损失函数进行梯度下降，“梯度”指误差梯度或误差斜率，“下降“指沿着误差斜率移动到误差较小的水平。经过多次迭代，对参数的调节，使预测值与实际值到误差较低的水平。 深度学习中更新参数有三种方法： 1、批梯度下降BGD(batch gradient decent)：遍历全部数据集算一次损失函数，计算函数对各个参数的梯度，更新梯度。 缺点：这种方法每更新一次参数都需要对全部样本计算一遍，开销大，不支持在线学习。...
梯度下降算法实现——基于矩阵的python手写（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降）
csdn_cc_try
10-19 5524
批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的python实现 之前写线性回归那一块内容的时候，发过手写二元线性回归梯度下降的博，由于基于方程的写法过于复杂，于是有了这一篇基于矩阵的梯度下降实现~
一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法
02-22
一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法
神经网络优化 - 小批量梯度下降
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
04-18 1367
在训练深度神经网络时，训练数据的规模通常都比较大。如果在梯度下降 时，每次迭代都要计算整个训练数据上的梯度，这就需要比较多的计算资源。另外大规模训练集中的数据通常会非常冗余，也没有必要在整个训练集上计算梯度。因此，在训练深度神经网络时，经常使用小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Descent)。
Mxnet (27): 小批量随机梯度下降（Minibatch-SGD）
泛泛之素
10-02 841
目前为止，梯度学习的方法中有两个极端： 一次使用所有的数据计算梯度和更新参数；一次计算一次梯度。 1 向量化和缓存 决定使用小批量的主要原因是计算效率。当考虑并行化到多个GPU和多个服务器时很好解释。我们需要向每一个GPU至少发送一个图像，假设每个服务器8个GPU一共16个服务器，那么我们的最小批次已经达到了128。 在单个GPU甚至CPU来看，情况更加微妙。设备的内存类型千奇百怪，用于计算的单元也不尽相同，而且服务器之间的带宽限制也是不同的。例如，CPU的寄存器数量比较少，之后是L1,L2高速缓存，某些情
批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降
HUNXIAOYI561的博客
05-08 382
https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html
小批量梯度下降法 (Mini-Batch Gradient Descent)
LS_Ai的博客
07-23 1816
小批量梯度下降法 (Mini-Batch Gradient Descent, MBGD) 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法 (Batch Gradient Descent) 和随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 不同，小批量梯度下降法在每次迭代中使用一个小批量 (mini-batch) 样本的数据来更新参数。这样既可以减少计算开销，又能够更稳定地更新参数。
批量梯度下降， 随机梯度下降，小批量梯度下降
zycxnanwang的博客
12-01 1124
批量梯度下降， 随机梯度下降，小批量梯度下降 批量梯度下降 计算梯度时，使用全部的样本，换句话说就是，每一次参数更新，使用所有的样本 缺点：当样本很多时，训练过程非常慢 随机梯度下降 计算梯度的时，仅仅使用一个样本，换句话说就是，每一次参数更新，使用一个样本。 **缺点：每一次更新，计算出来的‘‘梯度’’并不是真正的梯度，**也就是说每一次更新， ​ 并不是朝着整体最优的方向进行的。...
AI学习指南数学工具篇-梯度下降算法之小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）
俞兆鹏的博客
05-17 1786
在本文中，我们详细介绍了小批量梯度下降算法的原理、优点和应用，并通过图像分类和语言模型两个实际示例展示了该算法在深度学习领域的应用。小批量梯度下降算法作为一种介于批量梯度下降和随机梯度下降之间的优化算法，在大规模数据集和复杂模型训练中具有较大的优势，能够更快地收敛和更有效地优化模型参数。希望本文能够帮助读者更好地理解小批量梯度下降算法，并在实际应用中取得更好的效果。
小批量随机梯度下降法
weixin_43755104的博客
11-13 2860
文章目录写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献 写在前面 小批量随机梯度下降法（Mini-batch Stochastic Gradient Decent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物 小批量随机梯度公式 我们可以看出当b=1时，小批量随机下降法就等价与SGD；当b=N时，小批量就等价于全批量。所以小批量梯度下降法的效果也和b的选择相关，这个数值被称为批量尺寸(batch size)。对于如何选择b，感兴趣的朋友可以在下方进行讨论。 代码 ''' 小批量随机梯度下降法（Mini-batch Sto
梯度下降法基本原理 批量梯度下降 小批量梯度下降 随机梯度下降 比较 实现
05-30
### 梯度下降法基本原理 梯度下降法是一种优化算法，用于最小化目标函数（通常是损失函数）。其核心思想是通过计算目标函数的梯度（即导数），沿着梯度的负方向更新参数，逐步逼近最优解[^3]。公式表示为： ```python θ = θ - α * ∇J(θ) ``` 其中： - \( θ \) 是模型的参数； - \( α \) 是学习率，控制每次更新的步长； - \( ∇J(θ) \) 是目标函数 \( J(θ) \) 的梯度。 这种方法广泛应用于机器学习和深度学习中，尤其是在线性回归、逻辑回归等算法中[^1]。 --- ### 批量梯度下降 (Batch Gradient Descent, BGD) 批量梯度下降使用整个训练集来计算损失函数的梯度，并更新模型参数。它的特点如下： - 计算过程稳定，能够收敛到全局最优解（对于凸函数）[^2]。 - 由于需要遍历整个数据集，计算成本较高，尤其是在数据量较大时[^4]。 代码实现示例： ```python import numpy as np def batch_gradient_descent(X, y, theta, learning_rate, iterations): m = len(y) for _ in range(iterations): predictions = X.dot(theta) errors = predictions - y gradient = X.T.dot(errors) / m theta = theta - learning_rate * gradient return theta ``` --- ### 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 随机梯度下降在每次迭代中仅使用一个样本更新参数，因此计算速度快且内存需求低。然而，由于每次更新基于单个样本，导致更新路径较为波动[^5]。 代码实现示例： ```python def stochastic_gradient_descent(X, y, theta, learning_rate, iterations): m = len(y) for _ in range(iterations): for i in range(m): prediction = X[i].dot(theta) error = prediction - y[i] gradient = X[i].T * error theta = theta - learning_rate * gradient return theta ``` --- ### 小批量梯度下降 (Mini-Batch Gradient Descent, MBGD) 小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点。它在每次迭代中使用一个小批次（mini-batch）的数据进行梯度计算和参数更新，既保证了较快的收敛速度，又减少了更新的波动[^4]。 代码实现示例： ```python def mini_batch_gradient_descent(X, y, theta, learning_rate, iterations, batch_size=32): m = len(y) for _ in range(iterations): indices = np.random.permutation(m) X_shuffled = X[indices] y_shuffled = y[indices] for i in range(0, m, batch_size): X_batch = X_shuffled[i:i + batch_size] y_batch = y_shuffled[i:i + batch_size] predictions = X_batch.dot(theta) errors = predictions - y_batch gradient = X_batch.T.dot(errors) / batch_size theta = theta - learning_rate * gradient return theta ``` --- ### 批量梯度下降 vs 小批量梯度下降 vs 随机梯度下降 | 特性 | 批量梯度下降 (BGD) | 随机梯度下降 (SGD) | 小批量梯度下降 (MBGD) | |-----------------------|----------------------------------|------------------------------|-----------------------------| | 数据使用 | 使用整个训练集 | 每次使用一个样本 | 每次使用一小批样本 | | 收敛速度 | 较慢 | 快 | 较快 | | 内存需求 | 高 | 低 | 中等 | | 更新稳定性 | 稳定 | 波动 | 较稳定 | | 实现复杂度 | 简单 | 简单 | 略复杂 | 从实际应用角度来看，小批量梯度下降通常是最优选择，因为它在效率和稳定性之间取得了良好的平衡[^4]。 ---
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