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个样本更能体现样本的总体分布。

3、但是也不是batch越大越好，容易陷入鞍点（横看最小，侧看最大）；batch小的话增加了随机性，不容易陷入鞍点。

Batch梯度下降的更多相关文章

  1. BATCH梯度下降，单变量线性回归

  2. batch、随机、Mini-batch梯度下降

    batch梯度下降: 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: Cost function 总是向减小的方向下降. 随机梯度下降: 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 ...

  3. 改善深层神经网络_优化算法_mini-batch梯度下降、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam优化、学习率衰减

    1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练 ...

  4. NN优化方法对照：梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

    1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近.在梯度下降算法中.都是环绕下面这个式子展开: 当中在上面的式子中hθ(x)代表.输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值 ...

  5. 深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

    补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmspr ...

  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. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 【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 ...

随机推荐

  1. 【Lintcode】102.Linked List Cycle

    题目: Given a linked list, determine if it has a cycle in it. Example Given -21->10->4->5, ta ...

  2. dataguard类型转换与模式转化

    修改数据保护模式步骤 前提:是否满足转换模式的配置要求 最大保护(Maximum Protection):Standby Database 必须配置Standby Redo Log,Primary D ...

  3. syslog-ng 配置（tcp协议）

    一.概况 两台服务器,都安装syslog-ng,一台服务端,一台客户端: server:192.168.209.19 client:192.168.209.18 二.安装 采用yum安装,执行: yu ...

  4. POJ 3258 最小值最大化 二分搜索

    题意:牛要到河对岸,在与河岸垂直的一条线上,河中有N块石头,给定河岸宽度L,以及每一块石头离牛所在河岸的距离, 现在去掉M块石头,要求去掉M块石头后,剩下的石头之间以及石头与河岸的最小距离的最大值. ...

  5. 一 Kubernetes介绍

    Kubenetes是一款由Google开发的开源的容器编排工具,它可以解决以下分布式环境下的问题: 调度 你已经得到了这个很棒的基于容器的应用程序? 太棒了!现在你需要确保它能够运行在它应该运行的地方 ...

  6. 利用d3js绘出环形百分比环

    利用d3js绘出环形百分比环 (function() { var numberData = [{ value : 0.334, text : "33.4%", color : &q ...

  7. FlexPaper+SwfTools实现的在线文档功能

    最近一个项目需要实现一个在线浏览文档的功能.准备使用FlexPaper配合Pdf2Swf实现. 主要需求在于: ➔ 文档页数很多,少则几百页,多则上千页.    ➔ 相应的文档大小也在50MB以上. ...

  8. Hibernate"discriminator-value"用法

    转自:https://blog.csdn.net/iteye_3357/article/details/81862615 1 可能经常遇到这样的情况: 2 3 在数据库表中会有这样的一个字段用来区别记 ...

  9. mongodb主从复制配置

    dbpath=/home/mongodb/data logpath=/home/mongodb/log/mongodb.log logappend=true port= fork=true noaut ...

  10. C++ 右值引用与移动操作

    右值引用和移动操作是C++11提出的新概念,通过这些操作,可以降低拷贝操作带来的消耗.先来简单介绍一下左值和右值. 左值一般指的是一个对象,或者说是一个持久的值,例如赋值的返回值.下标操作.解引用以及 ...