徐聪瓜要努力
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带动量的随机梯度下降法_梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法

带动量的随机梯度下降法_梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法_第1张图片
  1. 梯度下降法原理
  2. 梯度下降背后的原理(泰勒展开推导)
  3. BGD、SGD的工程选择上的tricks(eg. batch_size的设置)
  4. SGD相关改进优化算法(Momentum、Adam...)

一、梯度下降法原理

  1. 梯度---在数学上的定义

表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

带动量的随机梯度下降法_梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法_第2张图片

2. 梯度下降法迭代步骤

梯度下降的一个直观的解释：
比如我们在一座大山上的 某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定 走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度， 沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步

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