seo推广公司网站模板,大数据做网站流量分析,谷歌app下载,网站及建设中页面文章目录 总述SGD(Stochastic Gradient Descent)(随机梯度下降#xff09;Batch #xff08;批量#xff09;mini Batch (迷你批量#xff09; 总述
SGD, Batch, and Mini Batch是可用于神经网络的监督学习计算权重更新的方案#xff0c;即∆wij。
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SGD, Batch, and Mini Batch是可用于神经网络的监督学习计算权重更新的方案即∆wij。
SGD(Stochastic Gradient Descent)(随机梯度下降
随机梯度下降SGD计算每个训练数据的误差并立即调整权重。如果我们有100个训练数据点SGD将调整权重100次。 SGD调整每个数据点的权重执行的神经网络的性能在训练过程中是弯曲的。“随机”这个名字暗示了训练过程中的随机行为。SGD计算的权重更新为上面的公式与增量规则是一样的对啦增量规则就是用了SGD 方法啦
Batch 批量 在批处理方法中对训练数据的所有误差计算每次权重更新并使用权重更新的平均值来调整权重。该方法使用了所有的训练数据并且只更新了一次。 权重改变的计算公式 其中∆wij(k)为第k个训练数据的权重更新N为训练数据的总数。 缺点由于平均权重更新计算批处理方法消耗了大量的训练时间。 mini Batch (迷你批量 小批处理方法是SGD和批处理方法的混合。它选择训练数据集的一部分并使用它们以批处理方法进行训练。因此它计算所选数据的权值更新并使用平均权值更新来训练神经网络。例如如果从100个训练数据点中选择20个任意数据点则将批量方法应用于20个数据点。在这种情况下总共执行了5次重量调整以完成所有数据点的训练过程5 100/20。 可以说mini Batch结合了SGD 和Batch 的优点SGD的速度和批处理的稳定性。因此它经常被用于深度学习它处理大量的数据。
