Fed SGD算法是谁提出的
时间: 2023-11-18 11:24:01 浏览: 32
Federated SGD(Federated Stochastic Gradient Descent)算法最初由Google的机器学习研究员H. Brendan McMahan等人在2017年提出。该算法是一种分布式机器学习算法,可以在不将用户数据集中到一个中央服务器的情况下,对分布式设备上的本地数据进行训练,从而保护用户隐私。
相关问题
adam和sgd算法是干嘛的
Adam和SGD算法都是深度学习中常用的优化算法。
SGD(Stochastic Gradient Descent)算法是一种基本的优化算法,用于更新模型的参数以最小化损失函数。它通过计算每个样本的梯度来更新参数,因此也被称为随机梯度下降。SGD算法的优点是简单易实现,但缺点是收敛速度较慢,容易陷入局部最优。
Adam算法是一种自适应学习率的优化算法,结合了Momentum和RMSprop的思想。它通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地调整学习率。Adam算法的优点是收敛速度快,对于不同的参数具有不同的学习率,适应性强。然而,Adam算法也存在一些缺点,例如对于非凸优化问题可能会陷入局部最优。
综上所述,SGD算法是一种简单的优化算法,适用于一些简单的问题;而Adam算法是一种自适应学习率的优化算法,适用于复杂的深度学习模型。选择使用哪种算法取决于具体的问题和需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ADABOUND算法,究竟是颠覆Adam算法的成果还是只是一种小技巧?](https://blog.csdn.net/qq_43597090/article/details/106015808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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sgd算法是怎么实现梯度下降的
SGD(Stochastic Gradient Descent)算法是一种基于随机采样的梯度下降优化算法,常用于训练神经网络等大规模机器学习模型。
其主要思想是在每一次迭代中,随机选取一个样本进行梯度的计算,并更新模型的参数。具体来说,SGD算法的更新公式为:
```
θ = θ - η * ∇L(θ;x_i,y_i)
```
其中,θ表示模型的参数,η表示学习率,L表示损失函数,x_i和y_i表示第i个样本的输入和输出。
SGD算法的主要优点是可以快速更新模型参数,并且具有较小的内存占用,因此适用于大规模数据集的训练。然而,由于随机采样的影响,SGD算法的参数更新方向可能会出现较大的波动,导致收敛速度较慢,甚至无法收敛到全局最优解。因此,在实际应用中,通常会使用一些改进的随机梯度下降算法,如Mini-batch SGD、Momentum、Adagrad、Adam等。