梯度下降法和随机梯度下降,批量梯度下降法,小批量梯度下降(SGD,MGD,BMGD)

梯度下降法

其有着三种不同的形式：

批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）

以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。

其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。

1.批量梯度下降法

批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新.

优点：
（1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。
（2）由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。当目标函数为凸函数时，BGD一定能够得到全局最优。
缺点：
（1）当样本数目 mm 很大时，每迭代一步都需要对所有样本计算，训练过程会很慢。
从迭代的次数上来看，BGD迭代的次数相对较少。

2、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）

随机梯度下降法

梯度下降法和随机梯度下降,批量梯度下降法,小批量梯度下降(SGD,MGD,BMGD)相关推荐

『ML笔记』梯度下降法和随机梯度下降法和小批量梯度对比
目录 1. 梯度下降法(gradient descent) 2. 随机梯度下降(Stochastic gradient descent) 3. 小批量梯度下降(Mini-Batch gradient ...
梯度下降法和随机梯度下降法
1. 梯度在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y) ...
梯度下降算法_批梯度下降法，Minibatch梯度下降法和随机梯度下降法之间的区别...
什么是梯度下降法? 梯度下降法是一种机器学习中常用的优化算法,用来找到一个函数(f)的参数(系数)的值,使成本函数(cost)最小. 当参数不能解析计算时(如使用线性代数),并且必须通过优化算法搜索时 ...
【数据挖掘】神经网络后向传播算法 ( 梯度下降过程 | 梯度方向说明 | 梯度下降原理 | 损失函数 | 损失函数求导 | 批量梯度下降法 | 随机梯度下降法 | 小批量梯度下降法 )
文章目录 I . 梯度下降 Gradient Descent 简介 ( 梯度下降过程 | 梯度下降方向 ) II . 梯度下降示例说明 ( 单个参数 ) III . 梯度下降示例说明 ( 多个参数 ...
梯度下降法和随机梯度下降法的区别
这几天在看<统计学习方法>这本书,发现梯度下降法在感知机等机器学习算法中有很重要的应用,所以就特别查了些资料. 一.介绍梯度下降法(gradient descent)是求解无约 ...
梯度下降法的不同形式——随机梯度下降法和小批量梯度下降法
前文介绍了梯度下降法,其每次迭代均需使用全部的样本,因此计算量巨大.就此,提出了基于单个样本的随机梯度下降法(Stochastic gradient descent,SGD)和基于部分样本的小批量梯度 ...
3. 机器学习中为什么需要梯度下降?梯度下降算法缺点?_浅谈随机梯度下降amp;小批量梯度下降...
机器学习三要素上次的报告中,我们介绍了一种用于求解模型参数的迭代算法--梯度下降法.首先需要明确一点,即"梯度下降算法"在一个完整的统计学习流程中,属于什么?根据<统计学习 ...
Lesson 4.34.4 梯度下降(Gradient Descent)基本原理与手动实现随机梯度下降与小批量梯度下降
Lesson 4.3 梯度下降(Gradient Descent)基本原理与手动实现在上一小节中,我们已经成功的构建了逻辑回归的损失函数,但由于逻辑回归模型本身的特殊性,我们在构造损失函数时无法采用 ...
梯度下降法、随机梯度下降法、批量梯度下降法及牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法
http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html http://ihoge.cn/2018/newton1.html 引言李航老师在<统计学习方法>中将 ...

梯度下降法和随机梯度下降,批量梯度下降法,小批量梯度下降(SGD,MGD,BMGD)

梯度下降法

1.批量梯度下降法

2、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）

梯度下降法和随机梯度下降,批量梯度下降法,小批量梯度下降(SGD,MGD,BMGD)相关推荐

最新文章

热门文章