随机梯度下降第14页

吴恩达机器学习笔记60-大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

一、随机梯度下降算法之前了解的梯度下降是指批量梯度下降；如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法（SGD）来代替批量梯度下降法。

weixin_34122810·2022-12-01 07:33

机器学习笔记8——大规模机器学习(Large scale machine learning)

概要：大规模机器学习用于处理大数据集一、随机梯度下降法1.1产生由于梯度下降法（批量梯度下降法，每次都需要考虑所有的样本）在计算规模很大的数据时比较慢，所以产生了随机梯度下降法1.2定义首先随机打乱所有数

余生最年轻·2022-12-01 07:57

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习 Large scale machine learning

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习Largescalemachinelearning17-1.学习大数据集Learningwithlargedatasets17-2.随机梯度下降Stochaticgradientdescent

Saulty·2022-12-01 07:22

【机器学习】课程笔记16_大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

大规模机器学习大型数据集的学习（LaerningwithLargeDatasets）随机梯度下降（StochasticGradientDescent）小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent

雀栎·2022-12-01 07:49

训练时的Batchsize和Epoch之间的区别是什么？

阅读这篇文章后，你会知道：·随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。·批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。

小镇大爱·2022-11-30 21:02

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

batch_size(批大小)指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本epoch(迭代次数)1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次

ACMSunny·2022-11-30 21:31

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。

Just Jump·2022-11-30 21:31

神经网络和深度学习-加载数据集DataLoader

DataLoaderDataloader的概念dataloader的主要目标是拿出Mini-Batch这一组数据来进行训练在处理多维特征输入这一文章中，使用diabetes这一数据集，在训练时我们使用的是所有的输入x，在梯度计算采用的是随机梯度下降

Ricardo_PING_·2022-11-30 19:59

零基础入门深度学习笔记-第一课（入门介绍及房价回归案列）

波士顿房价线性回归预测模型模型构建数据处理封装成loaddata函数模型设计训练配置训练过程梯度下降法计算梯度使用Numpy进行梯度计算计算梯度总代码确定损失函数更小的点封装train函数训练扩展到全部参数随机梯度下降法飞浆高层

系统随机·2022-11-30 15:08

pytorch版本从零开始实现线性回归

实现线性回归我们需要一下几个步骤1.手动创建一个人造的数据集2.需要生成一个迭代器3.构建一个线性回归的函数Y=WX+B4.定义一个损失函数，此文章采用均方误差5.进行梯度下降，本文采用的随机梯度下降的方法

木目心里苦·2022-11-30 14:04

dropout层的理解

dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，按照一定的概率将其从网络中移除，注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-11-29 17:49

pytorch实现mnist数据集分类

本文采用随机梯度下降的算法来训练数据，数据集构造如下所示：#将数据集转换成张量并且归一化transform=transforms.Compose({transforms.ToTensor(),transforms.Normalize

being蓓·2022-11-29 17:09

深度学习汇总（一）

概述分组卷积概述深度可分离卷积概述空间可分离卷积概述批量标准化概述Dropout正则化概述随机梯度下降概述v4解码概述yo

勇敢牛牛@·2022-11-29 13:07

训练神经网络的各种优化算法【文末赠书】

文章目录梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其它优化算法各个优化算法比较动态图福利赠书推荐内容简介梯度下降梯度下降是最基本但使用最多的优化算法。它在线性回归和分类算法中大量使用。

川川菜鸟·2022-11-29 11:30

pytorch优化器: optim.SGD && optimizer.zero_grad()

SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法要使用torch.optim，你必须构

ZwaterZ·2022-11-29 10:09

深度学习基础——week2

找到一个合适的损失函数(CostFunction)Eg:回归损失：均方误差（MSE），平均绝对值误差（MAE）分类损失：交叉熵损失，hingelossStep3:找到一个合适的优化函数，更新参数反向传播（BP）,随机梯度下降

-meteor-·2022-11-29 10:37

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

1.2为什么要改进梯度下降对于一个数据量适中的数据集而言，可以直接利用梯度下降或者随机梯度下降(Stoc

yasNing·2022-11-29 08:51

SGD+minibatch学习

其过程可描述为：,引自该链接（如何理解随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）？

sjz4号q·2022-11-29 08:19

Pytorch深度学习——用Mini-Batch训练数据（B站刘二大人P8学习笔记）

目录1Mini-Batch基本知识2DataLoader的工作原理：3具体代码实例1Mini-Batch基本知识在先前我们学习的内容中，一种情况是采用Full-Batch来训练数据；还有一种情况是在随机梯度下降中

学习CV的研一小白·2022-11-29 08:15

论文笔记－Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

然而，当事先不知道要跟踪的对象时，有必要在线执行随机梯度下降以适应网络

ZerinHwang03·2022-11-29 06:10

PyTorch深度学习

线性模型backward理解喂数据batchbackward理解在随机梯度下降算法中，可以看到Loss的计算公式是有wx-y得到的，在梯度下降的计算过程中，我们需要求loss关于w的倒数，从而判断梯度湘江过程中的方向

绝顶聪明的靓仔·2022-11-29 01:25

【深度学习】AdaGrad算法

其他更新学习率的方法梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习

qq_43520842·2022-11-28 13:13

李宏毅机器学习误差和梯度下降法

文章目录误差（Error）误差的来源模型的估测偏差和方差的评估偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择梯度下降法梯度下降法的介绍梯度下降法的几个TipsTip1：调整学习率Tip2：随机梯度下降法Tip3：

Tongsen99·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习-误差和梯度下降

目录前言一、误差1.偏差2.方差3.减少错误4.模型选择（比较验证）（1）交叉验证（2）N折交叉验证二、梯度下降1.调整学习率（1）一般调整学习率（2）自适应学习率（3）Adagrad算法2.随机梯度下降

DongXueL·2022-11-28 07:05

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

误差与梯度下降误差的来源VarianceBias小结交叉验证梯度下降学习率自动调整学习率随机梯度下降特征缩放（FeatureScaling）梯度下降原理误差的来源训练得到的模型f∗f^*f∗和真实的模型

Brandon1017·2022-11-28 07:04

机器学习之梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）

目录基本原理梯度下降法（GradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）

leboop-L·2022-11-28 07:22

读李沐大神的文章有感

《用随机梯度下降来优化人生》https://zhuanlan.zhihu.com/p/414009313?

CandySaltySalty·2022-11-28 04:54

【深度学习】-线性回归

李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和

勤奋努力的野指针·2022-11-27 18:30

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率。4.5.1小批量梯度下降法为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

【python】布谷鸟算法CS、遗传算法GA、粒子群PSO优化支持向量机回归SVR，附带常用线性回归：岭回归+正规方程+随机梯度下降

本文中布谷鸟算法CS、遗传算法GA、粒子群PSO已经都封装，可以直接在其他模型中进行使用PSO#PSO封装importcsvimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltf

傻傻虎虎·2022-11-27 05:11

机器学习面试笔记

我们不妨借助随机梯度下降的实例来说明归一化的重要性。假设有两

超级无敌泡泡龙·2022-11-26 20:41

标准BP算法和累计BP算法训练单隐层网络

标准BP算法和累积BP算法的区别类似于随机梯度下降(Stochasticgradientdescent,简称SGD)与标准梯度下降之间的

RonLeCun·2022-11-26 15:02

线性回归——梯度下降

文章目录前言一、随机梯度下降是什么？

不会就用洛必达·2022-11-26 14:13

TensorFlow学习笔记5.1——神经网络参数更新方法

又或可以引入动量（Momentum）这一概念…常见的更新方法有：SGD（随机梯度下降）、Momentum（动量）update、Adagrad、RMSprop、Adam。

pissjello·2022-11-26 07:42

别用大批量mini-batch训练神经网络，用局部SGD！

\\介绍\\随机梯度下降（SGD）由于其极高的效率，成为目前大多数机器学习应用中最常见的训练方法。在考虑计算效率时，mini-batchSGD同时计算多个随机梯度，似乎不符合计算效率的要求。

weixin_34356138·2022-11-26 07:09

李宏毅机器学习之神经网络训练不起来怎么办（五）

二、批次Batch与动量法Momentum1、Batch和Epoch1）随机梯度下降StochasticGradientDescent2）小批量梯度下降Mini-batchGradientDescent3

Arbicoral·2022-11-25 20:40

手把手神经网络讲解和无调包实现系列（2）Softmax回归【R语言】【小白学习笔记】

Softmax回归目录一·模型讲解1假设函数【HypothesisFunction】2激活函数【ActivationFunction】3损失函数【LossFunction】4随机梯度下降法推导【StochasticGradientDecent

美国小土豆·2022-11-25 20:31

深度学习课程大纲_2019 伯克利深度学习课程正式上线，李沐主讲！

作为课程的一部分，我们将介绍多层感知器、反向传播、自动微分和随机梯度下降。此外，

weixin_39661345·2022-11-25 15:16

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

BPTT.以下是自己的求导过程：BPTT求导主要就是包括三个步骤：1.前向计算每个神经元的输出值2.反向计算每个神经元的误差项，它是误差函数E对神经元的加权输入的偏导数3.计算每个权重的梯度，最后再用随机梯度下降算法更新权重

白小码i·2022-11-25 11:22

深度学习入门---《白话机器学习的数学》笔记

文章目录一、基础：回归的实现1、训练数据click.csv2、参考公式：3、代码实现：4、运行结果：5、验证：二、多项式回归1、参考公式2、代码实现3、运行结果三、随机梯度下降法的实现1、参考公式小批量

now_try_·2022-11-25 10:45

[Pytorch] 学习记录（四）使用Pytorch实现线性回归

我们会介绍诸如Module、构造Loss函数、构造随机梯度下降优化器等。这些东西pytorch都会提供，因此本章的主要作用就是如何利用pytorch提供的工具来帮助我们更方便的实现构建线性模型。

Niclas Wagner·2022-11-25 09:28

深度学习入门代码详解（附代码）

loaddata函数二、模型设计2.1训练配置2.2训练过程2.3梯度下降法2.4计算梯度2.5使用Numpy进行梯度计算2.6确定损失函数更小的点2.7代码封装Train函数2.8训练扩展到全部参数三、随机梯度下降法

Dr.sky_·2022-11-25 05:35

Adam优化算法介绍

Adam是一种优化算法，全称时adaptivemomentestimation（适应性矩估计）SGD和AdamSGD(stochasticgradientdescent随机梯度下降）与Adam(adaptive

路新航·2022-11-25 05:14

梯度下降及具体计算方式

阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。

半闲居士吃螃蟹·2022-11-25 00:37

机器学习（一）回归算法

loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm)和LASSO(L1-norm)比较ElasitcNet5.模型效果判断6.梯度下降算法梯度方向批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法

橡皮鸭小队长·2022-11-24 19:36

李宏毅机器学习

目录一、机器学习简介1、机器学习流程2、机器学习相关技术二、回归四、误差4.1偏差与方差4.2过拟合与欠拟合4.3交叉验证4.4N折交叉验证5.梯度下降5.1调整学习速率5.2随机梯度下降5.3特征缩放

F0.0·2022-11-24 18:47

梯度下降法原理及python实现

文章目录引言梯度单变量梯度下降法单变量梯度下降原理python实现单变量梯度下降批量梯度下降法批量梯度下降法原理python实现多变量梯度下降梯度下降算法数据归一化随机梯度下降法随机梯度下降原理python

德乌大青蛙·2022-11-24 13:40

PyTorch深度学习——梯度下降算法

目录一、梯度下降算法（batchgradientdescend）二、随机梯度下降算法（stochasticgradientdescend）三、小批量梯度下降算法（mini-batchgradientdescend

小T_·2022-11-24 12:50

利用python实现3种梯度下降算法

目录全量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降三种梯度下降区别和优缺点全量梯度下降BatchGradientDescent在梯度下降中，对于θ的更新，所有的样本都有贡献，也就是参与调整θ。

艾派森·2022-11-24 12:40

深度学习优化方法-AdaGrad 梯度下降

梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。

weixin_ry5219775·2022-11-24 12:39

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