训练数据集
设需要拟合的函数：
====找出
，令h逼近y。
梯度下降原理：
定义损失函数：
n训练样本个数
偏导：
最小化损失函数，负梯度方向更新
批量梯度下降法（Batch gradient descent）：每次迭代使用所有的样本，全局优化。
随机梯度下降法（Stochastic gradient descent）：每次迭代使用一组样本，从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。
小批量梯度下降（Mini-batch gradient descent）：每次迭代使用b组样本，每次从样本中随机抽取一小批进行训练，而不是一组。
原博地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html
原博地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html
原博地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html
一阶方法：梯度下降、随机梯度下降、mini 随机梯度下降降法。 随机梯度下降不但速度上比原始梯度下降要快，局部最优...
梯度下降代码线性回归为例 bgd 批量梯度下降 sbd 随机梯度下降 mbfd 小批量随机梯度下降
训练数据集 设需要拟合的函数： ====找出，令h逼近y。 梯度下降原理： 定义损失函数： n训练样本个数 偏导：...
梯度下降法简介 多元线性回归中的梯度下降法 随机梯度下降法 梯度下降法 的调试 1.梯度下降法简介 不是一个机器学...
基于梯度下降法 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权...
1.算法描述 批量梯度下降的主要问题是它要用整个训练集来计算每一步的梯度，训练集大时算法特别慢。相反，随机梯度下降...
随机梯度下降 神经网络模型 反向传播算法 随机梯度下降 通过多次的随机选择某一个样本进行梯度下降，其均值依然能够反...
随机梯度下降 三种梯度下降： Gradient Descent(GD)、SGD(stochastic gradie...
7.2 梯度下降和随机梯度下降[https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorc...
随机梯度下降法Stochastic Gradient Descent 在之前的梯度下降法解决线性回归问题中，梯度向...
本文标题：【2019-01-05】梯度下降、随机梯度下降、批处理
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/azilrqtx.html
网友评论