为什么最好的mini-batch的大小通常不是1也不是m,而是介于两者之间? A.如果mini-batch的大小是1,那么在你取得进展前,你需要遍历整个训练集 B.如果mini-batch的大小是m,就会变成批量梯度下降。在你取得进展前,你需要遍历整个训练集 C.如果mini-batch的大小是1,那么你将失去mini-batch将数据矢量化带来的的好处 D.如果mini-batch的大小是m,就会变成随机梯度下降,而这样做经常会比mini-batch慢
时间: 2023-10-18 11:04:22 浏览: 51
选项A和B是正确答案。具体解释如下:
- 如果mini-batch的大小是1,那么每次更新参数都只使用一个样本,这样会导致更新方向非常不稳定,从而可能需要遍历整个训练集才能取得进展,选项A是正确答案。
- 如果mini-batch的大小是m,那么每次更新参数都需要使用整个训练集,这样会导致计算代价非常大,并且可能会使得模型陷入局部最优解。因此,在你取得进展前,你需要遍历整个训练集,选项B是正确答案。
- 选项C和D是错误答案。mini-batch的大小不会影响数据矢量化带来的好处,也不会使得计算速度比随机梯度下降更慢。
相关问题
Mini-batch K-Means是什么
Mini-batch K-Means是一种K-Means聚类算法的变体,它是一种快速而且可扩展的聚类算法。与传统的K-Means算法不同,Mini-batch K-Means使用一小部分数据(称为mini-batch)来更新聚类中心,而不是使用整个数据集。这样可以使算法在大数据集上更加高效地运行。
Mini-batch K-Means的算法流程与K-Means类似,只是在更新聚类中心时使用了部分数据。具体来说,Mini-batch K-Means的算法流程如下:
1. 从数据集中随机选择一小批数据(mini-batch);
2. 计算每个数据点到聚类中心的距离,并将数据点分配到最近的聚类中心;
3. 更新每个聚类中心的位置,计算新的聚类中心;
4. 重复步骤1-3,直到算法收敛或达到预设的迭代次数。
相比于传统的K-Means算法,Mini-batch K-Means有较快的收敛速度和较低的内存消耗。但是,由于只使用了一小部分数据,Mini-batch K-Means的聚类结果可能不如传统K-Means算法准确。
values of x over a mini-batch是什么意思
在深度学习中,训练数据通常被分成一小批一小批进行处理,这些小批数据被称为“mini-batch”(迷你批次)。因此,“values of x over a mini-batch”指的是在一个小批数据中的所有输入变量x的值,以便进行前向传递和反向传播算法,进行神经网络的训练。在每个小批数据的训练过程中,神经网络会根据这些输入数据的值来更新其内部的权重和偏置,从而逐渐提高神经网络的性能。