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,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: xt+1=xt+Δxt Δxt=−ηgt −ηgt −ηΔf(xt−1+ρx…

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们须要找到一组參数x.使得f(x)的值最小. 本文下面内容如果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版本号. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每一个batch包括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: xt+1=xt+Δxt Δxt=−ηgt 当中.η为学习率,gt为x在…

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,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. Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度:     缺点: 由于这种方法是在一次更新中,就对整个数据集计算梯度,所以计算起来非常慢,遇到很大量的数据集也会非常棘手,而且不能投入新数据实时更新模型. 我们会事先定义一个迭代次数 epoc…

机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到,但是还是不够精通．将自己的学习记录下来,以备不时之需 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣,同时利用损失函数来提升算法模型． 这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法 常用的优化方法(Optimizer): 1.SGD&BGD&Mini-BGD: SGD(stochastic gradient descent):随机梯度下…

参考自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常见的优化方法有如下几种:SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam 1. SGD SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了.即: 缺点: 1. 选择合适的learning rate 较难,对所有参数更新使用同样的learning rate. 2. 容易收敛到局部最优,并且在某些情况下可能被困在鞍点. 2. Momentum…

SGD: 此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了.现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent. SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了.即: 其中,是学习率,是梯度. SGD完全依赖于当前ba…

Optimization 随机梯度下降(SGD): 当损失函数在一个方向很敏感在另一个方向不敏感时,会产生上面的问题,红色的点以“Z”字形梯度下降,而不是以最短距离下降:这种情况在高维空间更加普遍. SGD的另一个问题:损失函数容易卡在局部最优或鞍点(梯度为0)不再更新.在高维空间鞍点更加普遍 当模型较大时SGD耗费庞大计算量,添加随机均匀噪声时SGD需要花费大量的时间才能找到极小值. SGD+Momentum: 带动量的SGD,基本思想是:保持一个不随时间变化的速度,并将梯度估计添加到这个速度…

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君 阅读数 455更多 分类专栏: 算法 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 文章目录 优化方法概述 1.整体…

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 深度学习笔记(三):激活函数和损失函数 深度学习笔记:优化方法总结 深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释 深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型…