【深度学习】各种梯度下降优化方法总结

最新推荐文章于 2025-07-15 14:03:57 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012892939/article/details/80785593
本文总结了多种梯度下降优化方法，包括批梯度下降、随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降、动量优化、Nesterov动量优化、Adagrad、Adadelta、RMSprop以及Adam。这些方法各有特点，如SGD适用于在线学习，动量优化能减少震荡，Adagrad和RMSprop等自适应学习率算法能适应不同特征的学习需求，而Adam综合了动量和自适应学习率的优点。
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深度学习 - 梯度下降优化方法
weixin_47552266的博客
06-08 1975
梯度下降（Gradient Descent）是一种用于优化机器学习模型参数的算法，其目的是最小化损失函数，从而提高模型的预测精度。梯度下降的核心思想是通过迭代地调整参数，沿着损失函数下降的方向前进，最终找到最优解。
【梯度下降法】详解优化算法之梯度下降法（原理、实现）
zl5186888的博客
09-09 1542
由于FG每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，而实际问题中经常有上亿的训练样本，故效率偏低，且容易陷入局部最优解，因此提出了随机梯度下降算法。其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差，而仅是单个样本误差，即每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，再取下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降或损失函数值小于某个设定的阈值。若batch_size=n，则变成了FG。在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。
深度学习梯度下降法
最新发布
leiming6的博客
07-15 2051
1.梯度下降（）是一种，用于通过不断调整参数（权重和偏置）。在深度学习里，我们想让网络的L(θ) 尽量小。梯度（）是损失函数对参数的偏导数，表示。所以，我们沿着梯度的走，就能逐步找到。更新公式：θt：当前参数η：学习率（，步长）∇L(θt)：损失函数的梯度。
【机器学习】梯度下降法
weixin_62403234的博客
09-04 2818
【机器学习】从数学的角度剖析梯度下降法
深度学习【1】梯度下降法
m0_63462829的博客
08-13 1131
梯度下降法是什么，梯度下降法的种类及优化。
梯度下降法算法比较和进一步优化
程序猿-凡白的博客
07-17 1801
梯度下降法算法比较和进一步优化 常见的梯度下降算法有： 全梯度下降算法(Full gradient descent）, 随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）, 小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）, 随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent） 它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新权值，使目标函数尽可能最小化。其差别在于样本的使用方式不同。 我们
深度学习梯度下降算法（背景、原理、各种算法介绍）
01-25
梯度下降算法是深度学习中不可或缺的优化方法，它的历史可以追溯到18世纪，由数学家Cauchy首次提出。随着计算机科学的发展，尤其是在机器学习和深度学习领域，梯度下降的应用越来越广泛。本文将深入探讨梯度下降的...
动手学深度学习之从批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降
01-06
参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/6X2EcSYKYpTDlzAKwQhNi 感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供...
深度学习(2):梯度下降
qq_51976556的博客
09-24 1391
但在多变量函数中，梯度是一个向量，其分量是各个单一变量的偏导数。这个向量指向函数增长最快的方向，其向量的模（大小）表示在那个方向上的最大变化率。类似y = ax + b这种单变量的函数来说，导数就是它的斜率，这种情况下可以说梯度就是导数。所以我们沿着梯度的反方向走，这就是下降最快的方向，这样就能够使得损失函数最快的下降了。
梯度下降优化算法总结
Kaiyuan_sjtu的博客
01-04 2182
写在前面 梯度下降(Gradient descent)算法可以说是迄今最流行的机器学习领域的优化算法。并且，基本上每一个深度学习库都包括了梯度下降算法的实现，比如Lasagne、cafe、keras等。关于梯度优化的三种分类在机器学习中常用的优化方法这篇博客中已经介绍过，按照每次更新参数使用的数据量可以分为Batch gradient descent、Stochastic gradient de...
深度学习——梯度下降法1
jin_xiaolei_BLOG的博客
04-21 774
最优化的入门 从简单问题出发 1.1 函数最小值 求 的极小值？ 理解梯度小降法的三个层次： 了解层次 二次函数从某点出发，沿着梯度方向下降 从二次函数求最小值，数学公式的层次 初级入门层次 从零代码求二次函数最小值 简单的数学证明 入门层次 推广到机器学习 推广到一般的梯度下降法 min二次函数 Gradient 一种直观理解，函数沿着切线方向下降？（不...
深度学习之梯度下降法
qq_42902997的博客
03-02 1062
梯度下降 简而言之，对于深度学习的模型，比如普通的神经网络，我们有一个输入值 xxx，一个矩阵 WWW 和一个输出预测值 Y^=W⋅x\hat{Y}=W·xY^=W⋅x， 但是往往除此之外还会有一个真实的 yyy 值。拿一种较为常见的损失函数公式举例： Cost=(predicted−real)2=(W⋅x−y)2Cost=(predicted-real)^2=(W·x-y)^2Cost=(pre...
深度学习的梯度下降法
先锋小牛
04-27 1585
目录 梯度下降法 哈密顿算子 最优化问题和回归分析 代价函数 学习数据和正解 误差反向传播法 神经单元误差​ 梯度下降法 梯度下降法是一种寻找最小值的点的方法，在数值分析领域，梯度下降法也称最速下降法 近似公式 表示为两个向量的内积形式 向量a,b的内积为，为180时内积的值最小，可得向量a满足以下条件式时，内积取最小值 两个变量函数的梯度下降法的基本式子 函数z = f(x, y)，当x改变，当y改变时，函数 f(x, y)的变化为下式 ...
深度学习 | 梯度下降法
Twilightzr的博客
03-31 1465
梯度下降法（Gradient descent optimization) 三要素：学习步长、 理想的梯度下降算法要满足两点：收敛速度要快；能全局收敛 重点问题：如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度、如何防止搜索时发生震荡 分类： 批量梯度下降法（Batch gradient descent) 随机梯度下降法（Stochastic gradient descent) 小批量梯度下降法(Mini-batch gradient descent) 概念公式： .
最优化方法一：梯度下降法
weixin_39910711的博客
10-07 9631
目录 1 梯度下降 1.1梯度下降的场景假设 1.2 梯度下降 1.2.1 微分： 1.2.2 梯度 1.3梯度下降算法的数学解释 1.3.1 α是什么含义 1.3.2为什么要梯度要乘以一个负号？ 1.4梯度下降算法的实例 1.4.1单变量函数的梯度下降 1.4.2多变量函数的梯度下降 1.5python实现一个简单的梯度下降算法 1.5.1 原理 1.5...
梯度下降优化算法
吴建明wujianming_110117
04-29 1165
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： • 梯度下降法 o 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) o 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) o 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Decent, MBGD) • 梯度下降优化 o 动量梯度下降(Gradient Descent with Momentum) o 均方根支(Root Mean Square Prop, RMSprop) o 自适应矩
深度学习之梯度下降算法
~沐春风~的博客
04-24 517
对于代价函数：J(w,b)=1m∑i=1mL(yi^,y(i))=1m∑i=1m(−y(i)log(y(i)^)−(1−y(i))log(1−y(i)^))J(w,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m{L(\widehat{y^i},y^{(i)})}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m{(-y^{(i)}log(\widehat{y^{(i)}})-(1-y^{(i)...
【深度学习】——梯度下降优化算法（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam）
python_AI_fans的博客
08-25 3885
首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个局部的山峰低处。
深度学习中的梯度下降算法优化详解
除了这三种基本的梯度下降方法，还有多种改进型的梯度下降优化算法。动量法（Momentum）引入了物理学中的动量概念，通过累积过去梯度的动量来加速SGD在相关方向上的进步，并抑制震荡。Nesterov加速梯度（NAG）是一种...
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