如何选择梯度下降法中的学习速率α（Gradient Descent Learning Rate Alpha）

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如何选择梯度下降法中的学习速率α（Gradient Descent Learning Rate Alpha）

梯度下降算法的任务是寻找参数θ,使之能够最小化损失函数. 那么梯度下降法中的学习速率α应该如何选择呢?通常我们画出损失函数随迭代次数增加而变化的曲线. 可能会得到如下的一条曲线,x轴表示迭代次数,y轴表示梯度下降算法迭代相应次数之后算出的损失函数值. 可以看到,当迭代300次之后,损失函数的值并没有下降多少,也就是说在这里梯度下降算法基本上已经收敛了.因此,这条曲线还可以帮助你判断梯度下降算法是否已经收敛.(对于某一个特定的问题,梯度下降算法所需要的迭代次数相差很大,可能对于某一个问题只需要30…

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…

线性回归、梯度下降（Linear Regression、Gradient Descent）

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个…

NLR：利用非线性回归，梯度下降法求出学习参数θ，进而求得Cost函数最优值——Jason niu

import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance): x = np.zeros(shape=(numPoints,2)) y = np.zeros(shape=(numPoints)) for i in range(0,numPoints): x[i][0]=1 x[i][1]=i y[i]=(i+bias)+random.uniform(0,1)%variance return x,y def gradie…

斯坦福大学公开课机器学习：梯度下降运算的学习率a（gradient descent in practice 2：learning rate alpha）

本章节主要讲怎么确定梯度下降的工作是正确的,第二是怎么选择学习率α,如下图所示: 上图显示的是梯度下降算法迭代过程中的代价函数j(θ)的值,横轴是迭代步数,纵轴是j(θ)的值如果梯度算法正常工作,那么每一步迭代之后,那么j(θ)值应该是每一次迭代后都会相应降低,曲线的用处在于告诉你迭代到哪一步之后,已经收敛了,比如上图迭代到400次之后,j(θ)值基本就收敛了,因为迭代函数并没有随着迭代次数降低. 另外一个方法,叫自动收敛测试,也可以很好的判断梯度下降是否已经达到了收敛,比如j(θ)值在每一步…

机器学习---用python实现最小二乘线性回归算法并用随机梯度下降法求解（Machine Learning Least Squares Linear Regression Application SGD）

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…

RFC2889MAC地址学习速率——网络测试仪实操

一.简介 RFC 2889为LAN交换设备的基准测试提供了方法学,它将RFC 2544中为网络互联设备基准测试所定义的方法学扩展到了交换设备,提供了交换机转发性能(Forwarding Performance).拥塞控制(Congestion Control).延迟(Latency).地址处理(Address Handling)和错误过滤(Error Filtering)等基准测试的方法说明.除去备忘录状态.介绍.要求以及后面的安全机制.参考文献等辅助性说明外,RFC 2889的核心内容分别为测…