【机器学习】梯度下降法的相关介绍
来源:互联网 发布:linux squid https 编辑:程序博客网 时间:2024/06/18 13:56
我们考虑一个代价函数
梯度
函数
当
梯度下降法
我们希望找到一个
在基于梯度的优化方法中,最简单的方法是梯度下降法。它存在很多变型形式,我们先定义最原始的梯度下降:
随机梯度下降
我们可以发现
SGD比原始的梯度下降法具有更快的速度,因为它更新的速度很快。特别是在大数据集的情况下,或者对于在线设定。其实,对于机器学习任务而言,只有在最优化函数不能分解时,才使用传统的梯度下降法。
批量梯度下降法
批量梯度下降法是SGD的一个变型,它使用一小批(
批量梯度下降法的一个好处,在于可以减小梯度估计中的噪声成分(
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