快速梯度下降法-SAGA

最新推荐文章于 2025-06-26 03:33:02 发布
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SGD

对于目标函数:

这里写图片描述

目标函数优化步骤:

1.随机旋转索引j,即函数 fj(x) ;

2.更新参数x,采用sgd公式为:

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梯度下降法原理与代码实战案例讲解
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梯度下降法原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 梯度下降法是一种用于求解机器学习和深度学习中最优化问题的常用算法。在训练模型时,我们需要找到一组最优参数使得模型在训练数据上的损失函数达到最小值。梯度下降法利用了导数的概念,通过计算损失函数关于参数的梯度,沿着梯度的反方向更新参数,从而达到最小
小批量梯度下降法(Minibatch GD)原理与代码实战案例讲解
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加速梯度下降的技巧
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在用梯度下降的方法训练神经网络时，如果误差曲面本身并不是凸的，那么这个曲面可能包含许多独立于全局最小值的局部最小值，很有可能在局部最小值时训练就停止了，造成结果不佳。另外，即便我们的网络达到了全局最小值也有可能出现过拟合，不能保证模型有很好的泛化性能。下面介绍几种梯度下降的方法。 1.随机和小批量随机梯度下降 标准的梯度下降每次迭代更新所有的训练数据的子集，SGD是每一次迭代中使用每个样本...
梯度下降法（最速下降法）
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梯度下降法是按下面的流程进行的： 1）首先对θ赋值，这个值可以是随机的，也可以让θ是一个全零的向量。 2）改变θ的值，使得J(θ)按梯度下降的方向进行减少。 为了更清楚，给出下面的图：  这是一个表示参数θ与误差函数J(θ)的关系图，红色的部分是表示J(θ)有着比较高的取值，我们需要的是，能够让J(θ)的值尽量的低。也就是深蓝色的部分。θ0，θ1表示θ向量的两个维度。
【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
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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-26 954
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！
优化算法之梯度下降算法整理
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08-22 1127
目录1 介绍2 优化方法2.1 GD2.2 SGD2.3 mini-batch GD2.4 Momentum2.5 AdaGrad2.6 RMSProp2.7 Adam3 总结 1 介绍 梯度下降 (Gradient Descent) 是一种经典的求极小值的算法，它的主要目的是通过迭代，使得模型参数沿负梯度不断的更新，目标函数逐渐收敛至局部极小值。 梯度下降是机器学习领域用途最广的优化算法，其分类也有多种，了解每种算法的原理是深度学习调参师的必备技能，也是面试中的高频问题，下面将根据算法的发展一一进行介绍。
DeepLearning | 快速梯度符号法(FGSM)生成对抗样本(Adversarial Examples)的原理与python实现
冯良骏 的 博客
06-28 9745
最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文 Explaining and Harnessing Adversarial Examples 一、什么是对抗样本？ 对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文 Intriguing Properties of Neural Networks. 在论文，作者发现了一种有趣的...
feature-selection_GA-SA-SAGA算法.rar
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遗传算法+模拟退火算法+模拟退火遗传算法混合（解决决策树特征选择问题）
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逻辑回归 原理过程 逻辑回归是一种二分类方法。 找到预测函数，一般表示为h函数，用来预测输入数据的判断结果： 分类边界为线性边界时，预测函数为 hθ(x)h_θ(x)hθ​(x)函数的值表示结果取1的概率。 找到损失函数，记为J(θ)函数，表示所有训练数据预测值和实际类别的偏差： 基于最大似然估计，得到损失函数 找到J(θ)函数的最小值： 根据梯度下降的公式，得到迭代公式 因为式中α为一常...
梯度下降优化算法综述
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为了提高梯度下降算法的性能，研究者们提出了多种改进策略，如动量法、自适应学习率算法（如Adagrad、RMSprop、Adam等）等。这些改进策略旨在加速训练过程，防止过早收敛，并提高最终模型的泛化能力。 此外，在并行...
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variance_reduced_neural_networks:深度学习主题的 SVRG 和 SAGA 优化算法的实现
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随机方差减少算法：深度学习的 SVRG 和 SAGA 优化算法的实现。 随机梯度 (SGD) 是通过神经网络进行反向传播最常用的优化算法，因为它的成本比梯度下降要小。 但是，它的收敛速度非常慢，并且需要降低学习率才能收敛。 2013 年和 2014 年，出现了两种新的“混合算法”。 随机方差减少梯度 (SVRG) 和随机平均梯度增强 (SAGA) 是混合体，因为它们使用梯度的无偏估计，但它们的方差正在消失。 这两种算法具有指数收敛速度。 虽然它们的行为以机器学习目的而闻名，但它们并不用于深度学习主题。 例如，您现在可以在 scikit 学习库 ( ) 中使用 SAGA 对于这个项目，我想对这些算法进行编码以用于深度学习。 我已经使用 PyTorch 框架对这些算法进行了编码。 用法：此代码是用 Python3 编写的，我使用了 jupyter notebook。 您将需要下载以下
优化算法（SAGA、SAG、RMSProp、Nesterov Accelerated Gradient、随机和小型批处理梯度）
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随机方差缩减方法 - SAGA 与 非凸近端变体 ProxSAGA: proximal SAGA
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转载自https://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/details/77771493 SGD（Stochastic Gradient Descent） 随机梯度下降算法 对于目标函数: 目标函数优化步骤: 1.随机旋转索引j,即函数fj(x)fj(x); 2.更新参数x,采用sgd公式为: SAGA(STOCHASTIC VARIANCE REDUCTION METHODS)随机方差缩减方法 目标函数优化步骤: 1.随机旋转索引j,即...
saga模式
Yu的博客
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新东西。中午刷微服务的时候看到的。 saga:你翻译的话会给你说一些意思，但是跟今天的主题完全不一样的。不信你自己去百度(皮一下真的很开心耶)。 主题是：微服务 不知道你有没有跟我一样的困惑，现在都在流行微服务，但是跨服务之前的数据库事务变得复杂起来。我在前东家入了go，接触了微服务，不同服务之间的数据库事务很难搞定(技术比较菜)。网上说了一大堆的CAP理论(反正我是看得云里雾里)。 进入...
梯度下降算法原理讲解
十一月廿七风雨大作
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其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源导言 最优化问题在机器学习中有非常重要的地位，很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。在各种最 优化算法中，梯度下降法是最简单、最常见的一种，在深度学习的训练中被广为使用。在本文中，SIGAI 将为大家系统的讲述梯度下降法的原理和实现细节问题最优化问题最优化问题是求解函数极值的问题，包括极大值和极小值。相信所有的读者对这个问题都不陌
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lsblsb的专栏
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Saga模式是一种分布式异步事务，一种最终一致性事务，是一种柔性事务。 Saga事务模型又叫做长时间运行的事务（Long-running-transaction）, 它是由普林斯顿大学的H.Garcia-Molina等人提出，它描述的是另外一种在没有两阶段提交的的情况下解决分布式系统中复杂的业务事务问题。 Saga的组成 每个Saga由一系列sub-transaction Ti 组成 每个T...
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梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
采用随机梯度下降法解决糖尿病预测问题
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随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种常用的优化算法，特别适用于大规模数据集的机器学习问题，如糖尿病预测。在糖尿病预测项目中，SGD可以用于训练预测模型，如逻辑回归、支持向量机或深度神经网络，目标是找到输入特征（如血糖水平、BMI等）与疾病发生的最优化关联。 假设我们使用的是逻辑回归作为模型，并且有一个包含患者健康指标的数据集，具体步骤如下： 1. **数据加载和准备**：首先加载并清洗数据，将非数值特征转换成数值形式，对异常值进行处理。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = load_diabetes_data() # 假设load_diabetes_data是一个函数获取数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 2. **初始化模型**：创建一个逻辑回归模型实例，并设置随机梯度下降的学习率和其他超参数。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(solver='saga', max_iter=1000, learning_rate='adaptive') ``` 3. **训练过程**：每次迭代时，SGD会选择一部分样本（随机抽取）计算梯度并更新模型参数。 ```python for epoch in range(num_epochs): for i in range(len(X_train)): sample_X, sample_y = X_train[i], y_train[i] gradient = compute_gradient(sample_X, sample_y, model) # 假设compute_gradient计算单次样本的梯度 model.partial_fit([sample_X], [sample_y]) ``` 4. **评估模型**：训练完成后，通过测试集验证模型的性能。 ```python y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) ```
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