GD 与 SGD哪个可以避免陷入鞍点 用海森矩阵讨论鞍点

最新推荐文章于 2025-09-20 22:59:29 发布
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博客围绕GD与SGD展开，探讨哪个方法能避免陷入鞍点，借助海森矩阵对鞍点进行讨论，涉及到优化算法在面对鞍点时的性能分析，属于信息技术中算法领域的内容。
实现简单线性回归中的SGD：从理论到代码
AI天才研究院
06-16 835
实现简单线性回归中的SGD：从理论到代码 1. 背景介绍 1.1 线性回归概述 线性回归是机器学习和统计学中最基础和广泛应用的算法之一。它旨在建立自变量和因变量之间的线性关系,通过拟合一条直线来最小化预测值和实际值之间的误差。线性回归
小批量梯度下降法(Minibatch GD)原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
08-09 879
小批量梯度下降法(Mini-batch GD)原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 机器学习中的优化问题 1.1.1 经验风险最小化
随机梯度下降法 (SGD)
We1ky的博客
07-31 8122
SGD的基本思想是通过逐个样本或小批量样本来更新模型参数，而不是使用整个数据集。这种方法大大提高了计算效率，特别是在处理大规模数据集时。
几种梯度下降法比较最小值与鞍点（SGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta与Rmsprop）
jyjy0608的博客
04-05 1369
先上图： 研一寒假导师要求我们几个把这两幅动图用程序画出来，当时搜遍了网上没找到源代码，甚至还去推特问了图的原作者，后来没登录过，不知道回没回我哈哈。下面是两幅图的代码，可能不是非常还原。然后可以自己改一下线条颜色注释等等，用matplotlib画图的基础知识可以看一下B站莫烦的视频，链接在这儿：【莫烦Python】Matplotlib Python 画图教程_哔哩哔哩_bilibili如果某天你发现自己要学习 Matplotlib, 很可能是因为:Matplotlib 是一个非常强大的 Python
随机梯度下降（SGD）算法及其在机器学习中的应用
最新发布
MoRanzhi1203的博客
09-20 2114
随机梯度下降（SGD）是一种高效的优化方法，适用于大规模数据的回归和分类任务。本文介绍了 SGD 的算法原理、数学模型、实现流程及参数解析，并通过 Python `scikit-learn` 案例展示其在回归（加州房价预测）与分类（鸢尾花分类）中的应用与可视化效果。
sgd
weixin_42612033的博客
01-02 1932
SGD SGD即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。即： 其中，η为学习率，gt为x在t时刻的梯度。 Momentum SGD方法的一个缺点是，其更新方向完全依赖于当前的batch，因而其更新十分不稳定。解决这一问题的一个简单的做法便是引入momentum。...
SGD
caichunhua1006的博客
10-15 1122
SDG（随机梯度下降）： 梯度下降算法每一步的更新都需要更新所有的参数，这样非常耗费时间。因此从m个样本中，随机选择一个样本，每次更新时只对这一个样本更新，随机二字即是：我们可以用这一个样本代表所有样本。因为该样本是随机的，所以每次得到的损失函数不一定是朝着全局最优的方向，但大体上还是向着全局最优解靠近。 SGD随着时间的推移，学习率可以逐渐衰减也可以固定不变。但是初始学习率很重要。一般基于前几轮...
机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）
qq_42244167的博客
08-24 3138
因此，通常会使用一些改进的变体，如Mini-Batch SGD、Momentum SGD、Adagrad、RMSProp和Adam等，以在一定程度上控制随机性，并加速收敛。学习率的选择很重要，过小的学习率可能导致训练过慢，而过大的学习率可能导致不稳定性和振荡。它每次迭代时从训练数据中随机选择一个小批量（mini-batch）的样本来计算梯度，然后使用梯度的相反方向更新模型参数。：SGD通常需要大量的迭代来达到收敛，因此可能需要设置一个合适的训练轮数或使用早停策略来确定停止训练的时机。
梯度下降入门，GD，SGD公式推导+Python实现，BP算法
Mr_DaYang的博客
06-25 5252
目录梯度下降BP算法（Back Propagation) 梯度下降 BP算法（Back Propagation) BP算法其实和梯度下降是一样的，只不过是应用于深层网络。 BP算法的核心思想：使用梯度下降来搜索可能的权向量W的假设空间，以找到最佳的拟合样例的权向量。即利用损失函数，每次向损失函数负梯度方向移动，直到损失函数取得最小值。 例子 对下图使用BP算法,根据loss_function，反向传播，不断优化神经网络中的权重W, V 参考 ...
逃离鞍点或局部极小值中，鞍点和局部极小值是什么意思
07-25
我们正在讨论机器学习优化中的鞍点和局部极小值问题。根据引用内容，局部极小值和鞍点都是梯度接近于零的点（critical points），但它们的性质不同，对训练的影响也不同。 局部极小值（local minimum）是指在某个...
【BP神经网络常见问题及其解决策略】局部最小值与鞍点问题：跳出局部最优的技术
[【BP神经网络常见问题及其解决策略】局部最小值与鞍点问题：跳出局部最优的技术](https://i0.wp.com/spotintelligence.com/wp-content/uploads/2023/12/exploding-gradient-1024x576.webp?resize=1024%2C576&ssl=1)...
浅谈SGD
weixin_63681863的博客
01-03 526
总的来说，SGD是一种简单而有效的优化算法，特别适用于大规模数据集和复杂模型的训练。尽管存在一些挑战，但通过适当的调整和改进，SGD仍然是深度学习和其他机器学习任务中的主流优化方法之一。同时，由于其随机性，SGD有助于模型避免陷入局部最优解，并能够探索更多的参数空间[然而，SGD也存在一些缺点，例如收敛速度可能较慢，且对学习率的选择较为敏感。如果学习率设置得太高，可能会导致模型无法收敛；此外，SGD的随机性质可能导致参数更新时的波动较大，这需要通过调整学习率或采用其他改进方法来解决[
SGD（随机梯度下降）详解
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weixin_46301248的博客
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BGD vs SGDBGD vs SGD名词解释功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 BGD vs SGD ...
SGD简介
qq_55126913的博客
02-11 1万+
给你一个xyxyxy坐标系，上面有一些点，给你过原点的一条直线ywxy=wxywx，如何用最快的方法来拟合这些点？为了解决这个问题，我们要对问题定义一个目标，即让所有的点离直线的偏差最小。我们常用的误差函数为均方误差，对于一个点p1p_1p1​来说，它与直线的均方误差可以定义为e1e_1e1​e1y1−wx12wx1−y12e1​y1​−wx1​2wx1​−y1​2e1w2x1。
【机器学习】优化算法之：随机梯度下降（SGD）
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05-20 5206
机器学习，必会优化算法之 随机梯度下降
随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)
LS_Ai的博客
07-23 1721
SGD 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法不同，SGD 在每次迭代中仅使用一个样本（或一个小批量样本）的梯度来更新参数。它能更快地更新参数，并且可以更容易地跳出局部最优解。
随机梯度下降算法SGD（Stochastic gradient descent）
weixin_40170393的博客
03-14 9230
随机梯度下降SGD stochastic gradient descent
随机梯度下降（SGD）算法的深度剖析与应用探索
秋声工作室
01-06 3976
本文全面剖析了随机梯度下降（SGD）算法的核心原理、特性、优化策略及其在实际项目中的应用。通过实验验证，SGD在处理大规模数据集时表现出色，结合适当的优化策略，能够进一步提升模型的性能。未来，SGD算法仍有广阔的探索空间，特别是在与新兴技术融合和跨领域应用方面。
深度学习数学基础(二)～随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)
天狼啸月1990的博客
02-24 1万+
因为大家都是在一个真实的分布中得到的样本，对于分布的拟合都是近似的。想要以最快的方式下山，就沿着梯度的反方向走。下面的这张动图演示，乍看就像就像是在复杂地形中作战的沙盘推演，其实揭示的是随机梯度下降（SGD）算法的本质。同样是走一步路，坡度大的地方上升的高度就高，坡度小的地方上升的高度就小，对比现实生活中的盘山公路！了解之后，总的来说，随机梯度下降一般来说效率高，收敛到的路线曲折，但一般得到的解是我们能够接受的，而梯度下降算法的最终目的，是找到整个“地形”中的最低点（全局最小值），也就是海拔最低的山谷。
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