• batch梯度下降:
  1. 对所有m个训练样本执行一次梯度下降,每一次迭代时间较长;
  2. Cost function 总是向减小的方向下降。
  • 随机梯度下降:
  1. 对每一个训练样本执行一次梯度下降,但是丢失了向量化带来的计算加速;
  2. Cost function总体的趋势向最小值的方向下降,但是无法到达全局最小值点,呈现波动的形式。
  • Mini-batch梯度下降:
  1. 选择一个1<size<m 的合适的size进行Mini-batch梯度下降,可以实现快速学习,也应用了向量化带来的好处。
  2. Cost function的下降处于前两者之间。

batch、随机、Mini-batch梯度下降的更多相关文章

  1. online learning,batch learning&批量梯度下降,随机梯度下降

    以上几个概念之前没有完全弄清其含义及区别,容易混淆概念,在本文浅析一下: 一.online learning vs batch learning online learning强调的是学习是实时的,流 ...

  2. 随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )的公式对比、实现对比[转]

    梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟 ...

  3. 【转】 随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )的公式对比、实现对比

    梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟 ...

  4. batch gradient descent(批量梯度下降) 和 stochastic gradient descent(随机梯度下降)

    批量梯度下降是一种对参数的update进行累积,然后批量更新的一种方式.用于在已知整个训练集时的一种训练方式,但对于大规模数据并不合适. 随机梯度下降是一种对参数随着样本训练,一个一个的及时updat ...

  5. 机器学习-随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )

    梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟 ...

  6. 几种梯度下降方法对比(Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent)

    https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80252012 我们在训练神经网络模型时,最常用的就是梯度下降,这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种 ...

  7. Batch梯度下降

    1.之前讲到随机梯度下降法(SGD),如果每次将batch个样本输入给模型,并更新一次,那么就成了batch梯度下降了. 2.batch梯度下降显然能够提高算法效率,同时相对于一个样本,batch个样 ...

  8. 梯度下降之随机梯度下降 -minibatch 与并行化方法

    问题的引入: 考虑一个典型的有监督机器学习问题,给定m个训练样本S={x(i),y(i)},通过经验风险最小化来得到一组权值w,则现在对于整个训练集待优化目标函数为: 其中为单个训练样本(x(i),y ...

  9. 优化-最小化损失函数的三种主要方法:梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、mini-batch SGD

    优化函数 损失函数 BGD 我们平时说的梯度现将也叫做最速梯度下降,也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent). 对目标(损失)函数求导 沿导数相反方向移动参数 在梯度下降中, ...

随机推荐

  1. Codeforces 1189A Keanu Reeves

    题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/1189/A 思路:统计1 和 0 的个数,不相等拆开字符串,否则不拆. AC代码: #include< ...

  2. 【Java多线程系列六】Map实现类

    Map的一些实现类有及其特性 类 线程安全 特性 Hashtable 是 Key不能为null HashMap 否 读写效率最高,但在Java6多线程环境下使用不当可能陷入死循环,进而导致CPU使用率 ...

  3. js 中typeof 检测数据类型的时候需要注意的小细节

    博客搬迁给你带来的不便,敬请谅解! http://www.suanliutudousi.com/2017/10/26/typeof-%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%95%B0%E6%8D% ...

  4. Spring MVC源码分析(一):ContextLoaderListener的设计与实现

    ContextLoaderListener在我的Spring源码分析(一):从哪里开始看spring源码这篇文章,分析过在web容器,如tomcat,启动web应用时,会通过监听器的方式,通知Serv ...

  5. C# Winform Dev控件之TileControl

    tileControl 包含TileGroup TileGroup 包含 Tile Tile拖拽时代码 TilteControl的itemPress事件执行 或Tile的itemPress执行 Til ...

  6. 待办消息查询sql

    select tsm.TMsgID,tsm.TMID,tsm.FNRID,tm.MainComID, tsm.TMsgName,fb.FBDataTbale, tsm.REMARK,fb.FlowTy ...

  7. Neo4j Cypher查询语言详解

    Cypher介绍 "Cypher"是一个描述性的图形查询语言,允许不必编写图形结构的遍历代码对图形存储有表现力和效率的查询.Cypher还在继续发展和成熟,这也就意味着有可能会出现 ...

  8. 前端自动化构建工具——gulp环境搭建教程

    gulp是前端工程化的工具,它可以对html,css,js等代码和图片进行压缩,也可以对sass和less等预处理语言进行编译,代码部署.gulp学起来简单,用起来方便,大大提高我们工作效率. 这里可 ...

  9. centos6和7安装vnc

    centos6安装vnc yum安装 yum groupinstall -y "Desktop" yum install -y tigervnc-server tigervnc-s ...

  10. 修改docker镜像地址

    vim /etc/docker/daemon.json,使用国内加速站点镜像 https://registry.docker-cn.com http://hub-mirror.c.163.com ht ...