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 <stopping condition met>:return params

SGD：随机梯度下降

逐样本训练：

for x_i, y_i in training_data:loss = f(params, x_i, y_i)d_loss_wrt_params = ...params -= eta * d_loss_wrt_paramsif <stopping condition met>:return params

更进一步，如果外层还有一个 epochs：

for j in range(epochs):random.shuffle(training_data)for x_i, y_i in training_data:...

MSGD（Minibatch SGD）：块随机梯度下降

n = len(training_data)
mini_batch_size = ...
mini_batches = [training_data[k:k+mini_batch_size] for k in range(0, n, mini_batch_size)]
for mini_batch in mini_batches:loss = f(params, mini_batch)d_loss_wrt_params = ...params -= eta * d_loss_wrt_paramsif <stopping condition met>：return params

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