MTCNN在做梯度下降时用的是随机梯度下降还是小批量梯度下降

MTCNN在做梯度下降时使用的是小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent），这种方法是介于随机梯度下降和批量梯度下降之间的一种折中方法。它将训练数据分成若干个小批量，每个批量包含一定数量的样本，然后在每个小批量上分别计算梯度并更新参数。相比于批量梯度下降，小批量梯度下降可以更快地收敛，并且可以使用更大的训练集；相比于随机梯度下降，小批量梯度下降可以更稳定地收敛，并且可以利用矩阵运算加速计算。

相关问题

梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降

梯度下降是一种优化算法，用于调节权重向量，通过计算每个权重的梯度，更新权值，从而使目标函数尽可能最小化。全梯度下降算法（FGD）是一种传统的梯度下降算法，它计算训练集上所有样本的误差，并对其进行求和和平均，然后沿着梯度的相反方向移动权重向量，以减少目标函数的值。然而，由于需要在整个数据集上计算所有梯度，FGD的速度较慢，且无法处理超出内存容量限制的数据集。另一种梯度下降算法是随机梯度下降（SGD），它在每次更新时只使用一个样本的梯度，从而加快了速度。小批量梯度下降（MBGD）是FGD和SGD的一种折中方案，每次从训练样本集中随机抽取一个较小的样本集，然后在该小样本集上使用FGD进行权重的迭代更新。小批量梯度下降兼顾了FGD和SGD的优点，是深度学习优化中常用的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结](https://blog.csdn.net/qq_43874317/article/details/128247578)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

小批量随机梯度下降法和其他梯度下降法的区别

小批量随机梯度下降法是一种梯度下降法的变种，与其他梯度下降法有以下不同：

1. 数据批量大小不同：小批量随机梯度下降法使用小批量数据（一般是几十到几百个）进行梯度计算，而其他梯度下降法一般使用全部数据或一个样本进行梯度计算。

2. 更新频率不同：小批量随机梯度下降法在每次迭代时都会更新参数，而其他梯度下降法更新频率较低，可能每隔几次迭代才会更新参数。

3. 噪声影响不同：小批量随机梯度下降法在计算梯度时引入了噪声，因为每个小批量的样本都是随机选择的，这可以帮助跳出局部最优解，而其他梯度下降法不会引入这种噪声。

4. 收敛速度不同：小批量随机梯度下降法通常会比其他梯度下降法更快地收敛，因为每次迭代使用的样本比其他方法更多，而且每次迭代更新参数，这可以使算法更快地逼近全局最优解。

总的来说，小批量随机梯度下降法在实践中被广泛应用，因为它具有更好的收敛性能和更快的训练速度。