BGD、SGD、MBGD

最新推荐文章于 2022-04-22 23:34:09 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： BGD SGD MBGD
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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 )，

【AI】求解器SGD、BGD、MBGD等详解
郭老二
05-23 2622
参考博客： ***** 深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化： **** 深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）： ***** 为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？： } 一、概述 求解器（solver），也称为优化器。 对于优化算法，优化的目...
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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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
详解梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
不二的博客
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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...
关于SGD、BGD、MBGD
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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...
机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）
weixin_43916755的博客
10-20 1500
除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。 梯度下降的直观理解，先用一个例子说明： 假设找凸函数y=x**2的最小值，通过迭代的方式，假设x=2时，y=4，x=0.8时，y=0.64，，，总之每一步迭代，都是Y都是一个下降的过程。直到f(x)<1e-10位置，如下图所示，整个求解过程是一个下降的过程。（蓝色点为迭代过程中的点） 那么问题来了，x如何取值让y不断变...
BGD,SGD,MBGD
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BGD,SGD,MBGD的区别
welight_blue的博客
06-09 3773
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...
SGD,BGD,MBGD
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03-10
三种常见的梯度下降变体——随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent, MBGD），各自具有不同的特点和适用...
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01-20
上一次，写了MGD、SGD、MBGD的代码实现，现在，我们来康康实例 我们以大名鼎鼎的鸢尾花数据集为例: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/ 下载这个iris.data即可 将其置于当前工作...
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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...
机器学习小组知识点4：批量梯度下降算法(BGD)
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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...
[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
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梯度下降的三种形式——BGD、SGD、MBGD
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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
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BGD (Batch Gradient Descent) 批量梯度下降， SGD (Stochastic Gradient Descent) 随机梯度下降， MBGD (Mini-Batch Gradient Descent) 小批量梯度下降。
深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)
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原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4 github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch 最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。 虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。 1. 梯度下降 1.1 一维梯度下降 我们先以简单的一维梯度下降为例, 解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导的函数 f:R→
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