优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD:Gradient Descent,就是传统意义上的梯度下降,也叫batch GD. SGD:随机梯度下降.一次只随机选择一个样本进行训练和梯度更新. mini-batch GD:小批量梯度下降.GD训练的每次迭代一定是向着最优方向前进,但SGD和mini-batch GD不一定,可能会"震荡".把所有样本一次放进网络,占用太多内存,甚至内存容纳不下如此大的数据量,因此可以分批次训练.可见,SGD是mini-batch GD的…

GD参考: https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791 SGD参考:https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147 关于SGD,博主的第二个问题. GD 代码: SGD代码: mini-batch代码: 一直不明白SGD和GD相比优势到底在哪.看代码每次迭代两个算法都要遍历一次数据集.没啥区别. 然而.区别就在同样是一次迭代,遍历一次数据集,SGD更…

dockerfile创建php容器(含有memcached.redis.gd.xdebug扩展) 代码如下: FROM php:7.2-fpm COPY redis-3.1.6.tgz /home/redis-3.1.6.tgz COPY memcached-3.0.4.tgz /home/memcached-3.0.4.tgz COPY xdebug-2.6.0.tgz /home/xdebug-2.6.0.tgz RUN apt-get update && apt-get instal…

参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 该代码默认是梯度下降法,可自行从注释中选择其他训练方法 在异或问题上,由于训练的样本数较少,神经网络简单,训练结果最好的是GD梯度下降法. # -*- coding:utf-8 -*- # 将tensorflow 引入并命名tf import tensorflow as tf # 矩阵操作库numpy,命名为np import numpy as np ''' 生成数据 用python使用tensorflow时,…

首先说明公式的写法 上标代表了一个样本,下标代表了一个维度: 然后梯度的维度是和定义域的维度是一样的大小: 1.batch gradient descent: 假设样本个数是m个,目标函数就是J(theta),因为theta 参数的维度是和 单个样本  x(i) 的维度是一致的,theta的维度j  thetaj是如何更新的呢?? 说明下 这个公式对于  xj(i)  需要说明,这个代表了样本i的第j个维度:这个是怎么算出来的,要考虑 htheta 2.SGD 可以看到 theta的一个维度j的…

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误…

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误…

一.梯度下降法 梯度:如果函数是一维的变量,则梯度就是导数的方向:      如果是大于一维的,梯度就是在这个点的法向量,并指向数值更高的等值线,这就是为什么求最小值的时候要用负梯度 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法.梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解.一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的.梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向,因为该方向为当前位置的最快下…

有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考[这篇blog],讲解比较清晰,这里说一下自己对他们之间关系的理解. BGD 与 SGD 首先,最简单的 BGD 以整个训练集的梯度和作为更新方向,缺点是速度慢,一个 epoch 只能更新一次模型参数. SGD 就是用来解决这个问题的,以每个样本的梯度作为更新方向,更新次数更频繁.但有两个缺点: 更新方向不稳定.波动很大.因为单个样本有很大的随机性,单样本的梯度不能指示参数优化的大方向. 所有参数的学习率相同,这并不合理,因为有些参数不需要频繁变化,而…

在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点. 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较. 一般线性回归函数的假设函数为: 对应的损失函数为: 下图为一个二维参数(θ0和θ1)组对应能量函数的可视化图: 1.批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新. 我…