修改上述代码,使其实现小批量随机梯度下降
时间: 2024-10-02 19:04:14 浏览: 13
为了在上述代码中实现小批量随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent with mini-batches),你需要做以下几个修改:
1. **数据批处理**:首先,将原始输入数据 `x` 和标签 `y` 分割成多个小批量(batch)。例如,你可以使用 `batch_size` 参数来指定每次迭代使用的样本数量。
```python
def create_batches(data, labels, batch_size):
num_batches = len(data) // batch_size
if len(data) % batch_size != 0:
num_batches += 1
batches_data = np.array_split(data, num_batches)
batches_labels = np.array_split(labels, num_batches)
return zip(batches_data, batches_labels)
# 示例用法
batches = create_batches(X, Y, batch_size=32)
```
2. **遍历批次**:在 `for` 循环内,对于每个小批量数据进行反向传播和权重更新,而不是一次处理整个数据集。
```python
def stochastic_backprop(batch_x, batch_y, biases, weights, learning_rate, num_layers):
...
for i, (batch_x, batch_y) in enumerate(batches):
batch_b_gradient, batch_w_gradient = stochastic_backprop(batch_x, batch_y, biases, weights, learning_rate, num_layers)
# 更新权重(这里通常使用动量或平均梯度等优化技术)
biases -= learning_rate * batch_b_gradient
weights -= learning_rate * batch_w_gradient
```
3. **调整返回值**:由于现在每次迭代只计算一个小批量的梯度,所以需要相应地返回单次迭代的偏置和权重梯度,而不是完整的列表。
```python
return biases, weights
```
这样,就实现了小批量随机梯度下降的版本,可以减少计算成本,同时提高训练速度。