三种梯度下降法的对比(BGD & SGD & MBGD)

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三种梯度下降法的对比(BGD & SGD & MBGD)

常用的梯度下降法分为: 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Descent) 简单的算法示例数据 x = np.random.uniform(-3,3,100) X = x.reshape(-1,1) y = x * 2 + 5 + np.random.normal(0, 1, 100) BGD 批量梯度下降法的简单实现: def gr…

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size,这个 batch_size 究竟是做什么用的,一万张图的数据集,应该设置为多大呢,设置为 1.10.100 或者是 10000 究竟有什么区别呢? # 手写数字识别网络训练方法 network.fit( train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128) 批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 梯度下降算法一般用来最小化损失函数:把原始的数据网络喂给网…

各种优化器对比--BGD/SGD/MBGD/MSGD/NAG/Adagrad/Adam

指数加权平均 (exponentially weighted averges) 先说一下指数加权平均, 公式如下: \[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t} \] \(\theta_t\) 是第t天的观测值 \(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值,也就是加权平均值 \(\beta\) 超参数设 \(\beta = 0.9\) , 那么公式可以化简为: \[v_{100} = 0.1 * \theta_t + 0.1 * 0.9 *…

python笔记-20 django进阶（model与form、modelform对比，三种ajax方式的对比，随机验证码，kindeditor）

一.model深入 1.model的功能 1.1 创建数据库表 1.2 操作数据库表 1.3 数据库的增删改查操作 2.创建数据库表的单表操作 2.1 定义表对象 class xxx(models.MODEL) 2.2 定义字段 CharField EmailField TextField IntegerField AutoField BooleanField DateField DateTimeField GenericIPAddressField IntegerField(choices=)…

iOS- NSThread/NSOperation/GCD 三种多线程技术的对比及实现

1.iOS的三种多线程技术 1.NSThread 每个NSThread对象对应一个线程,量级较轻(真正的多线程) 2.以下两点是苹果专门开发的“并发”技术,使得程序员可以不再去关心线程的具体使用问题 ØNSOperation/NSOperationQueue 面向对象的线程技术 ØGCD —— Grand Central Dispatch(派发) 是基于C语言的框架,可以充分利用多核,是苹果推荐使用的多线程技术以上这三种编程方式从上到下,抽象度层次是从低到高的,抽象度越高的使用越简单,也是Ap…

iOS- NSThread/NSOperation/GCD 三种多线程技术的对比及实现 -- 转

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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(mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent),关于Batch gradient descent(批梯度下降,BGD)就不细说了(一次迭代训练所有样本),因为这个大家都很熟悉,通常接触梯队下降后用的都是这个.这里主要介绍Mini-b…