常见的梯度下降法的变式 1 SGD 随机梯度下降 随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度，因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的，这样会导致运算时间特别长，同时每次都计算全部的梯度还失去了一些随机性，容易陷入局部误差，所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正最小的方向，但是这样反而容易
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2024-03-26 09:15:58
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假设我们提供了这样的数据样本（样本值取自于y=3*x1+4*x2）：
x1
x2
y
1
4
19
2
5
26
5
1
19
4
2
29
x1和x2是样本值，y是预测目标，我们需要以一条直线来拟合上面的数据，待拟合的函数如下：我们的目的就是要求出θ1和θ2的值，让h(θ)尽量逼近目标值y。这是一个线性
随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent，SGD）在神经网络模型训练中，是一种很常见的优化算法。这种算法是基于梯度下降算法产生的，所以要理解随机梯度下降算法，必须要对梯度下降算法有一个全面的理解。梯度下降：这个算法我在之前的博文Logistic Regression的数学推导过程以及Python实现 中有详细的说明介绍，这里我们再来简单回顾一下梯度下降算法：假设在逻
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种，而二阶优化一般是用二阶导数（Hessian 矩阵）来计算，如牛顿法，由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵，计算量较大，因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降
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2024-06-06 10:16:55
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[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
1. 批量梯度下降法BGD
2. 随机梯度下降法SGD
3. 小批量梯度下降法MBGD
4. 总结
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
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent SGD) 之前讨论了经典的随机梯度下降算法：Gradient Descent 我们可以将其用于参数化学习，优化分类器的权重矩阵 W 。但是这种经典的梯度下降算法在大的数据集上运行的特别慢。实际上，这可以算的上是一种计算资源的浪费。 我们应该运用一种对标准梯度下降算法简单调整的算法：随机梯度下降（Stochastic Gradie
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2024-04-30 17:08:29
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一、前言
接触过神经网络的人都知道，网络的训练是其核心，本人在读书时接触的是BP神经网络，那时写的代码训练样本量不大，没有注意到题目所列出的这些训练方式，偶尔也曾看到了 “批量梯度下降”的名词，却并没有深入研究它的实现过程。 样本是深度学习的主要学习来源，其样本量动则百十万个，再加上其结构和BP网
跟SGD随机梯度下降有关的还有两种算法，一种是mini-batch小批量梯度下降法MBGD,另一种是BGD批量梯度下降法，这三种之间的区别在于BGD是所有样本都要进行梯度求解，而SGD是随机采取一个样本进行求解，而MBGD是采取多个样本但不是全部样本。 假设线性回归函数为： 那么损失函数为 那优化的时候肯定是为了损失函数变的更小，也就是hθ减去y的值更近，这也就是平方的好处，消除了正负值的影响。那
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2024-04-18 15:21:32
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SGD（随机梯度下降）详解名词解释SGD vs BGD效率方面优化方面SGD优势SGD劣势 名词解释名词定义original-loss整个训练集上的lossminibatch-loss在一个mini batch上的lossBGD最原始的梯度下降算法，为了计算original-loss上的梯度，需要使用训练集全部数据SGD（近似）计算original-loss梯度时，只使用一个mini batch
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2024-05-27 21:20:27
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随机梯度下降算法SGD参考：为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？假如我们要优化一个函数如上图, 就像你下山一样，每一步你都挑最陡的路走，如果最后你没摔死的话，一般你很快就能够走到山脚。用数学表示一下，就是这里就是第t步的位置，就是导数，是步长。所以这个算法非常简单，就是反复做这个一行的迭代。虽然简单优美，但 GD 算法至少有两个明显的缺陷**首先，**在使用的时候, 尤其是机器学
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2024-04-20 09:14:23
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由于第一次实验的实验报告不在这台机器，先写这一算法吧。SGDLR（the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression），要讲解这一算法，首先要把名字拆为几块。1 随机 2 梯度下降 3逻辑回归先贴一篇文章：这篇文章中解释的还不错。其实这一算法，通俗来讲是这样子的：1、手中肯定有很多带有lab
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2024-07-05 11:11:27
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梯度是一个矢量，有大小和方向。 梯度始终指向损失函数中增长最快的方向。梯度下降法算法会沿着负梯度的方向走一步，以便尽快降低损失。梯度下降法要使梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯 度）的反放向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函 数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习率（有时
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2024-05-28 09:46:51
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无论是机器学习（Machine Learning），还是深度学习（Deep Learning）都为建好的模型构建一个损失函数，然后通过邱求解损失函数最小值。求解方法很多，梯度下降方法是其中一种。下面我们逐个介绍梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）。先来看梯度下降法的基本思想。基本原理 如果抛开具体场景，从数学抽象角度来看...
原创
2021-07-16 09:41:36
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目录1. 什么是梯度下降法？2. 举个例子3. 完整代码示例1. 什么是梯度下降法？以函数求解最小值为例：y= x^2: 改变自变量x的值，让梯度y’（自变量的导数dy/dx=2x）逐渐减小到0，从而使因变量y达到最小。以求解模型参数为例：y = ax+b: 我们想要通过采样值(x,y) 求解模型中参数a和b, 则需要构造一个损失函数loss：loss =(ax+
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2024-04-10 22:41:51
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随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是梯度下降算法的一个扩展。 机器学习中反复出现的一个问题是好的泛化需要大的训练集，但大的训练集的计算代价也更大。机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和。随着训练集规模增长为数十亿的样本，计算一步梯度也会消耗相当成的时间。 随机梯度下降的核心是：梯度是期望。期望...
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2018-10-04 08:49:16
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在机器学习和数据科学领域，训练一个模型通常涉及寻找参数集θ\thetaθ，使得损失函数LθL(\theta)Lθ尽可能小。损失函数衡量了预测
原创
2024-07-02 11:47:49
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机器学习，必会优化算法之 随机梯度下降
原创
2024-06-07 15:36:33
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随机梯度下降几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD)随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展机器学习中一个反复出现的问题： 好的泛化需要大的训练集，但是大的训练集的计算代价也更大机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和。训练数据的负条件对数似然函数可以写成：\[J(\theta)=E_{x,y
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2024-02-22 13:12:21
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左侧像高方差的算法，增加训练集的大小提高性能 右侧像高偏差的算法，不需要增大算法的规模,m=1000就很好了 一个很自然的方法是多加一些特征 或者在你的神经网络里加一些隐藏的单元等等 所以最后你会变成一个像左边的图 也许这相当于m等于1000 这给你更多的信心去花时间在添加基础设施来改进算法 而不是
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2020-01-30 22:35:00
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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