1. 梯度下降法 GD

2. 随机梯度下降法 SGD

SGD和之前的GD区别在于，GD是对函数进行求导，对整个训练集每个样本来计算，但是SGD则是对一个或者多个样本来操作，例如有10000个样本，但每次只对100个或1000个来计算梯度，从而更新参数；
SGD存在一个弊端：因为求得的梯度不是严格的梯度，可能会使得结果变差，但在工程应用里效果却很好。

参考：机器学习入门（8）：梯度下降法

机器学习之GD、SGD相关推荐

DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略
DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介.理解.代码实现.SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略目录 GD算法 ...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略
DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介.代码实现.代码调参之详细攻略目录 GD算法的简介 GD/SGD算法的代码实现 1.Matlab编程实现 GD算法的改进算法 GD算法中 ...
机器学习实践指南（五）—— GD/SGD/MSGD 伪代码演示
GD:梯度下降 while True:loss = f(params)d_loss_wrt_params = ...params -= eta * d_loss_wrt_paramsif <st ...
python机器学习库sklearn——SGD梯度下降法
分享一个朋友的人工智能教程.零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开 docker/kubernetes入门视频教程全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) pyth ...
梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点
引言梯度下降:两个意思, 根据梯度(导数)的符号来判断最小值点x在哪: 让函数值下降(变小). 简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法,它利用梯度信息,通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值. 其 ...
GD(gradient descent):梯度下降法(BGD,SGD,mini-batch GD)
梯度下降法(GD,gradient descent)是一种优化方法,比如对某个损失函数进行最小化的优化. 其共有三种: BGD,batch gradient descent:批量梯度下降 SGD, ...
【转载】深度学习数学基础(二)～随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)
Source: 作者:Evan 链接:https://www.zhihu.com/question/264189719/answer/291167114 来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作 ...
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记13 -- Deep Learning
红色石头的个人网站:redstonewill.com 上节课我们主要介绍了神经网络Neural Network.神经网络是由一层一层的神经元构成,其作用就是帮助提取原始数据中的模式即特征,简称为pat ...
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记5 -- Kernel Logistic Regression
红色石头的个人网站:redstonewill.com 上节课我们主要介绍了Soft-Margin SVM,即如果允许有分类错误的点存在,那么在原来的Hard-Margin SVM中添加新的惩罚因子C, ...

机器学习之GD、SGD

机器学习之GD、SGD

1. 梯度下降法 GD

2. 随机梯度下降法 SGD

机器学习之GD、SGD相关推荐

最新文章

热门文章