快速梯度下降法-SAGA
来源:互联网 发布:蚌埠市人社局新域名 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 18:04
SGD
对于目标函数:
目标函数优化步骤:
1.随机旋转索引j,即函数
2.更新参数x,采用sgd公式为:
SAGA(STOCHASTIC VARIANCE REDUCTION METHODS)
目标函数优化步骤:
1.随机旋转索引j,即函数
2.对于上述目标函数,采用SAGA参数更新公式为:
SAGA代码:https://github.com/adefazio/point-saga
相比SGD,SAGA有完全不同的收敛性.对于强凸的问题,SAGA可以线性收敛,即计算量为
图中Incremetal Gradient为SAGA方法.由图可知,在训练过程中,采用SAGA梯度下降法可以使模型快速收敛.
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