区分BGD,SGD,MBGD

最新推荐文章于 2024-08-28 04:00:13 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 梯度下降
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BGD(批量梯度下降）:更新每一参数都用所有样本更新，m=all，更新100次遍历多有数据100次

SGD（随机梯度下降）：更新每一参数都随机选择一个样本更新，m=1

MBGD（小批量梯度下降）：更新每一参数都选m个样本平均梯度更新，1<m<all

总结：SGD训练速度快，大样本选择；BGD能得到全局最优解，小样本选择；MBGD综合二者选择。

 

 

【AI】求解器SGD、BGD、MBGD等详解
郭老二
05-23 2621
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...
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...
关于SGD、BGD、MBGD
wwyy2018的博客
07-25 1036
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...
BGD、SGD、MBGD
洛豳枭薰
10-30 467
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 )，
梯度下降法（SGD+BGD+MBGD）
一花一世界 一叶一菩提
05-02 1573
参考网址：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html
梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
AcceptedLin的博客
07-16 1554
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...
SGD,BGD,MBGD
最新发布
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...
线性回归中，MGD、BGD与MBGD对比研究(三)——以鸢尾花数据集为例
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...
梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)
Zero_HeiYuFeng的博客
02-23 614
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...
梯度下降的三种形式——BGD、SGD、MBGD
于书盼的博客
01-19 4684
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
批量梯度下降(BGD）、小批量梯度下降（MBGD）和随机梯度下降（SGD)的基本解释，以及优缺点
qlkaicx的博客
02-27 1630
三种梯度下降方法的区别和优缺点
BGD,SGD,MBGD
dedell的博客
12-16 423
文章目录批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD 一般线性回归函数的假设函数为: 批量梯度下降BGD 对所有的参数求均方误差 损失函数： 随机梯度下降SGD #更新单个参数，对单个参数求均方误差 小批量梯度下降MBGD 顾名思义。 ...
详解梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
不二的博客
10-30 717
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...
SGD BGD MBGD各种梯度下降的处理方式
qq_27292549的博客
12-10 938
但在pytorch中，没有分这种，所有方法都是一批全部计算，然后综合所有数据的梯度反向传播的，虽然名字叫做SGD，但也是一整批计算的，若要分批需采用torch.utils.Data下面的模块来实现分批计算
深度学习训练之optimizer优化器（BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam）的最全系统详解
qq_23022733的博客
04-22 7661
文章目录
【深度学习——梯度下降】区分BGD,SGD,MBGD
Lily_9的博客
03-13 1010
1.BGD(批量梯度下降）: 每次迭代，需要所有训练集数据参与，以更新一次参数； 假设迭代100次，所有训练集数据将被遍历100次，m=all； 优点：对于单峰可以收敛到全局最优解，适合小样本；缺点：对于大样本，收敛速度慢。 2.SGD（随机梯度下降）： 每次迭代，需要仅随机挑选一个样本数据参与，以更新一次参数；m=1 优点：对于大样本（例如几十万），可能只需随机抽取几万条或者几千条的...
梯度下降：BGD、SGD、MBGD的区别
beautiful77moon的博客
09-29 1481
梯度下降法分为三种形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent） 批量梯度下降（BGD） 每次迭代时使用所有的样本来更新参数（速度慢，但迭代次数少；可以将所有的样本放在一个矩阵中，实现并行计算） 伪代码如下：   ...
几种优化算法的比较（BGD、SGD、Adam、RMSPROP）
qq_32172681的博客
09-18 7516
1、BGD(Batch gradient descent) 梯度更新规则：BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 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。 我们会事先定义一个迭代次数 epoch，首先计算梯度向量 params_grad，然后沿着梯...
【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景
ShuQIHere的博客
08-28 1047
在机器学习中，我们通常会构建一个模型来预测某些输出。以线性回归为例，模型的目标是找到一条最佳的直线，来描述输入数据与输出数据之间的关系。我们可以把这条直线用一个数学公式表示为：yw⋅xbyw⋅xb其中，( w ) 是斜率，表示输入 ( x ) 每变化一个单位，输出 ( y ) 变化的程度；( b ) 是截距，表示当输入 ( x ) 为零时，输出 ( y ) 的值。通过训练，我们希望找到最合适的 ( w ) 和 ( b ) 值，使得这条直线能尽可能准确地预测输出 ( y )。
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