三种不同梯度下降方法的区别
时间: 2024-05-27 21:13:04 浏览: 119
三种不同梯度下降方法的区别在于它们的更新规则不同。常规梯度下降每次更新参数时,是将参数沿着梯度的反方向移动一个固定的步长。而随机梯度下降在更新参数时,将每个样本的损失函数对参数的梯度作为步长进行更新,因此其更新方向比常规梯度下降更随机。而小批量梯度下降则是在每次更新时,随机选取一小批数据进行计算梯度并更新参数,比随机梯度下降更加稳定。
相关问题
不同梯度下降法程序实现
不同梯度下降法有多种实现方式,常见的包括批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)和小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)。
1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent):
批量梯度下降是最基本的梯度下降法,它在每一次更新参数时都使用所有的训练样本。其算法实现如下:
```
while not converged:
compute gradient of loss function w.r.t. parameters
update parameters using gradient and learning rate
```
2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent):
随机梯度下降在每一次更新参数时只使用一个随机选择的训练样本。其算法实现如下:
```
while not converged:
randomly pick a training sample
compute gradient of loss function w.r.t. parameters using the selected sample
update parameters using gradient and learning rate
```
3. 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent):
小批量梯度下降是批量梯度下降和随机梯度下降的折中方式,它在每一次更新参数时使用一小批训练样本。其算法实现如下:
```
while not converged:
randomly pick a mini-batch of training samples
compute gradient of loss function w.r.t. parameters using the selected mini-batch
update parameters using gradient and learning rate
```
验证利用不同的 梯度下降方法 对梯度下降的影响 对损失函数值的大小,
梯度下降是一种优化算法,常用于训练机器学习模型。不同的梯度下降方法对损失函数值的大小会产生不同的影响。常用的梯度下降方法有批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)、小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)等。
批量梯度下降每次迭代使用所有样本计算梯度,对于大型数据集,计算代价较大;随机梯度下降每次迭代使用一个样本计算梯度,计算代价较小,但会导致损失函数值的震荡;小批量梯度下降每次迭代使用一小部分样本计算梯度,折中了批量梯度下降和随机梯度下降的优缺点。
因此,在选择梯度下降方法时,需要根据具体的数据集和模型进行选择,并对不同的方法进行实验比较,以便选择最适合自己的梯度下降方法。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)