keras中的BGD和SGD

最新推荐文章于 2024-02-27 16:13:00 发布
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本文解析了批梯度下降(BGD)与随机梯度下降(SGD)的区别，阐述了BGD在所有样本计算完毕后更新梯度，而SGD在每次随机计算样本后立即更新，后者虽速度快但易陷局部最优。介绍了小批量梯度下降(mini-batch)作为两者折中方案的应用。

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关于BGD和SGD

首先BGD为批梯度下降，即所有样本计算完毕后才进行梯度更新；而SGD为随机梯度下降，随机计算一次样本就进行梯度下降，所以速度快很多但容易陷入局部最优值。

折中的办法是采用小批的梯度下降，即把数据分成若干个批次，一批来进行一次梯度下降，减少随机性，计算量也不是很大。 mini-batch

keras中的batch_size就是小批梯度下降。

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