本文目录一览

1，深度学习 使用的是随机梯度下降还是批量梯度下降

随机梯度下降，随机从一个训练集内抽取一个批量的训练数据输入网络求出平均梯度，如此往复。
同问。。。

深度学习 使用的是随机梯度下降还是批量梯度下降

2，梯度下降 learning rate 怎么定

它遵循LMS（Least Mean Square是）准则，该准则是通过使似然函数最大推导得出，即得出的参数使得样本数据集出现的概率最大。常用的迭代方法有两种：批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）和随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）。梯度下降算法对局部极值敏感，但是对于线性回归问题只有整体极值，没有局部极值，所以在这种情况下，算法总是收敛的。对于随机梯度下降算法，其收敛速度要快于批量梯度下降算法，但是它在最小值附近震荡的幅度较大，所以可能不会收敛于true minimum

梯度下降 learning rate 怎么定

3，为什么随机梯度下降方法能够收敛

函数的梯度是指它在这一点处增长最快的方向，显然负梯度方向就是下降最快的方向。梯度下降方向就是和负梯度方向的夹角小于90度的方向，也就是和负梯度方向的内积小于0，沿着梯度下降方向移动，函数的值会减小。因此最小化一个函数的通常做法是：从某一点出发，找到该点的梯度下降方向）沿着这个方向移动一定的距离。不断迭代，直到满足终止准则。目前几乎所有的机器学习求解算法都是基于梯度下降的，例如OWLQN、SGD、Async-SGD等
梯度下降算法是一个比较广的概念， 意思是： 你优化一个函数/分类器时，如何减少它的误差？不妨选择梯度下降方向，该方向很可能是走向最优点的方向。 然后加上一个随机，表示： 既然你知道 方向是：梯度方向了，那么走多长呢？ 答案是：随机。所以，梯度下降算法包括 随机梯度下降算法。

为什么随机梯度下降方法能够收敛

4，随机梯度下降为什么比梯度下降快

原始的随机梯度下降（SGD）适合于低精度的任务，而梯度下降算法适合用于高精度的任务。如果接受一个比较低的精度（应用问题中往往不要求高精度），那么由于SGD每次只利用一个或部分样本的梯度做更新，所以前期迭代较快，导致前期一段时间内比梯度下降算法下降得多。但是由于原始的SGD算法在目标函数强凸的情况下依旧无法做到线性收敛，所以当执行的时候足够长的时候SGD的精度会被梯度下降算法赶超，因为梯度下降算法可以在目标函数强凸的时候有线性收敛速度。
梯度下降算法是一个比较广的概念， 意思是： 你优化一个函数/分类器时，如何减少它的误差？不妨选择梯度下降方向，该方向很可能是走向最优点的方向。然后加上一个随机，表示： 既然你知道 方向是：梯度方向了，那么走多长呢？ 答案是：随机。所以，梯度下降算法包括 随机梯度下降算法。

5，梯度下降法和随机梯度下降法的区别

梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别：　　1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。　　2、在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算。　　3、标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯度下降大的步长。　　4、如果标准误差曲面有多个局部极小值，随机梯度下降有时可能避免陷入这些局部极小值中。　　相关知识：　　1、梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。　　缺点：　　（1）靠近极小值时收敛速度减慢。　　（2）直线搜索时可能会产生一些问题。　　（3）可能会“之字形”地下降。　　2、随机并行梯度下降算法，简称SPGD算法。作为一种无模型优化算法，比较适用于控制变量较多，受控系统比较复杂，无法建立准确数学模型的最优化控制过程。

6，gradient descent method 什么意思

gradient descent method梯度下降法例句 1 A Fast Learning Method of Fuzzy Systems Based on GA and Gradient Descent Method 一种基于GA和梯度下降法的快速模糊系统学习方法 2 LVQ2 algorithm is derived rigorously as a gradient descent method to minimize the classification error; 严格推导出LVQ2算法实质上是一种使分类错误减小的梯度下降法； 3 It uses genetic algorithm for optimizing intrinsic parameters and gradient descent method for optimizing extrinsic parameters. 该标定方法内部参数的优化使用遗传算法，外部参数的优化使用梯度下降法，它具有原理简单、不需要估计初始值、鲁棒性强、标定参数更准确的优点。
batch gradient descent全部释义和例句>> 批梯度下降梯度下降（gd）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路
gradient descent method 是梯度下降法 的意思
按字面理解就是“梯度下降方法”；最优化算法里面有个最速下降算法应该就是这个。就是按照梯度下降的方向搜索最优解。

文章TAG：随机梯度下降  深度学习  使用的是随机梯度下降还是批量梯度下降  
下一篇