momentum对于w的更新公式: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html…

Gradient Optimization Gradient Descent Batch Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent 参数 Mini-Batch Size: 一个Batch样本所含的样本数 参数效果 通过设置Mini-Batch Size可以将Mini-Batch转为Stochastic Gradient Descent和B…

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据…

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…

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x(权重),使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集.即: 其中,η为学习率,gt为x在t时刻的梯度. 这么做的好处在于: 当训…

1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: 优点: cost fuction若为凸函数,能够保证收敛到全局最优值:若为非凸函数,能够收敛到局部最优值 缺点: 由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次,所以批量梯度下降可能非常慢 训练数较多时,需要较大内存 批量梯度下降不允许在线更新模型,例如新增实例. Stochastic G…

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…

参考: https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: 优点: cost fuction若为凸函数,能够保证收敛到全局最优值:若为非凸函数,能够收敛到局部最优值 缺点: 由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次,所以…

参见:http://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb,这个博客里有冲量的python实现的代码和讲解 “冲量”这个概念源自于物理中的力学,表示力对时间的积累效应. 在普通的梯度下降法x += v中,每次x的更新量v为v = - dx * lr,其中dx为目标函数func(x)对x的一阶导数,.当使用冲量时,则把每次x的更新量v考虑为本次的梯度下降量- dx * lr与上次x的更新量v乘上一个介于[0, 1]的因子momentum的和,即v = - dx * lr +…