class SGD: """随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)""" def __init__(self, lr=0.01): self.lr = lr def update(self, params, grads): for key in params.keys(): params[key] -= self.lr * grads[key]
时间: 2024-04-11 11:32:40 浏览: 9
这段代码是一个简单的随机梯度下降法(SGD)的实现。SGD是一种常用的优化算法,用于更新模型参数以最小化损失函数。
在初始化方法中,`lr` 参数表示学习率(learning rate),即每次更新时应用的步长。
`update` 方法用于更新模型参数。它接受两个参数:`params` 是一个字典,保存了模型的参数;`grads` 也是一个字典,保存了参数的梯度。
在更新过程中,它遍历 `params` 字典的键,并根据梯度和学习率对每个参数进行更新。具体来说,它使用参数 `key` 对应的梯度 `grads[key]` 乘以学习率 `self.lr`,并将结果减去原来的参数值,从而得到更新后的参数值。
这个类的作用是将给定的梯度应用到模型的参数上,从而实现模型参数的更新。
相关问题
小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent,Mini-batch SGD)。
小批量随机梯度下降(Mini-batch SGD)是一种梯度下降法的变体,它是一种介于批量梯度下降(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)之间的方法。Mini-batch SGD 取样一小部分训练集数据来计算梯度并更新模型参数,这个小部分被称为 mini-batch。
相比于批量梯度下降,Mini-batch SGD 可以更快地更新模型参数,因为它每次只考虑一小部分数据。而相比于随机梯度下降,Mini-batch SGD 可以更稳定地更新模型参数,因为它计算的是一小部分数据的平均梯度,而不是单个数据的梯度。
通常,在实践中,Mini-batch SGD 的 mini-batch 大小通常在几十到几百之间。
随机平均梯度下降(Stochastic Average Gradient Descent,SAG)
SAG是一种优化算法,用于求解凸函数的最小化问题。它是梯度下降法的一种变体,其中每次迭代只使用一个样本的梯度来更新参数。与传统的随机梯度下降(SGD)不同,SAG会在每个样本上存储梯度的历史信息,并使用这些信息来计算平均梯度。
SAG的更新规则可以表示为:
w_{t+1} = w_t - \alpha * (g_t - \bar{g} + \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}g_i)
其中,w_t是第t次迭代后的参数值,\alpha是学习率,g_t是第t个样本的梯度,\bar{g}是所有样本的平均梯度,n是样本数量。
SAG相比于SGD具有一些优势。首先,SAG在每个样本上都存储了梯度信息,因此可以更准确地估计平均梯度。其次,SAG在处理大规模数据时具有较好的性能,因为它不需要遍历整个数据集来计算平均梯度。相反,它只需要在每次迭代中计算一个样本的梯度,并更新平均梯度。
然而,SAG也有一些限制。首先,它需要额外的内存来存储梯度信息,因此在处理大规模数据时可能会受到内存限制。其次,SAG对于非凸函数的收敛性没有严格的理论保证。
总的来说,SAG是一种在大规模数据集上表现良好的优化算法,它通过存储梯度信息来估计平均梯度,并在每次迭代中更新参数。