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隨機(jī)梯度下降，深度學(xué)習(xí) 使用的是隨機(jī)梯度下降還是批量梯度下降

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-27 11:38:08 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，深度學(xué)習(xí) 使用的是隨機(jī)梯度下降還是批量梯度下降
2，梯度下降 learning rate 怎么定
3，為什么隨機(jī)梯度下降方法能夠收斂
4，隨機(jī)梯度下降為什么比梯度下降快
5，梯度下降法和隨機(jī)梯度下降法的區(qū)別
6，gradient descent method 什么意思

1，深度學(xué)習(xí) 使用的是隨機(jī)梯度下降還是批量梯度下降

隨機(jī)梯度下降，隨機(jī)從一個(gè)訓(xùn)練集內(nèi)抽取一個(gè)批量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)求出平均梯度，如此往復(fù)。

同問(wèn)。。。

深度學(xué)習(xí) 使用的是隨機(jī)梯度下降還是批量梯度下降

2，梯度下降 learning rate 怎么定

它遵循LMS（Least Mean Square是）準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則是通過(guò)使似然函數(shù)最大推導(dǎo)得出，即得出的參數(shù)使得樣本數(shù)據(jù)集出現(xiàn)的概率最大。常用的迭代方法有兩種：批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）和隨機(jī)梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）。梯度下降算法對(duì)局部極值敏感，但是對(duì)于線性回歸問(wèn)題只有整體極值，沒(méi)有局部極值，所以在這種情況下，算法總是收斂的。對(duì)于隨機(jī)梯度下降算法，其收斂速度要快于批量梯度下降算法，但是它在最小值附近震蕩的幅度較大，所以可能不會(huì)收斂于true minimum

梯度下降 learning rate 怎么定

3，為什么隨機(jī)梯度下降方法能夠收斂

函數(shù)的梯度是指它在這一點(diǎn)處增長(zhǎng)最快的方向，顯然負(fù)梯度方向就是下降最快的方向。梯度下降方向就是和負(fù)梯度方向的夾角小于90度的方向，也就是和負(fù)梯度方向的內(nèi)積小于0，沿著梯度下降方向移動(dòng)，函數(shù)的值會(huì)減小。因此最小化一個(gè)函數(shù)的通常做法是：從某一點(diǎn)出發(fā)，找到該點(diǎn)的梯度下降方向）沿著這個(gè)方向移動(dòng)一定的距離。不斷迭代，直到滿足終止準(zhǔn)則。目前幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)求解算法都是基于梯度下降的，例如OWLQN、SGD、Async-SGD等

梯度下降算法是一個(gè)比較廣的概念，意思是：你優(yōu)化一個(gè)函數(shù)/分類器時(shí)，如何減少它的誤差？不妨選擇梯度下降方向，該方向很可能是走向最優(yōu)點(diǎn)的方向。然后加上一個(gè)隨機(jī)，表示：既然你知道方向是：梯度方向了，那么走多長(zhǎng)呢？答案是：隨機(jī)。所以，梯度下降算法包括隨機(jī)梯度下降算法。

為什么隨機(jī)梯度下降方法能夠收斂

4，隨機(jī)梯度下降為什么比梯度下降快

原始的隨機(jī)梯度下降（SGD）適合于低精度的任務(wù)，而梯度下降算法適合用于高精度的任務(wù)。如果接受一個(gè)比較低的精度（應(yīng)用問(wèn)題中往往不要求高精度），那么由于SGD每次只利用一個(gè)或部分樣本的梯度做更新，所以前期迭代較快，導(dǎo)致前期一段時(shí)間內(nèi)比梯度下降算法下降得多。但是由于原始的SGD算法在目標(biāo)函數(shù)強(qiáng)凸的情況下依舊無(wú)法做到線性收斂，所以當(dāng)執(zhí)行的時(shí)候足夠長(zhǎng)的時(shí)候SGD的精度會(huì)被梯度下降算法趕超，因?yàn)樘荻认陆邓惴梢栽谀繕?biāo)函數(shù)強(qiáng)凸的時(shí)候有線性收斂速度。

5，梯度下降法和隨機(jī)梯度下降法的區(qū)別

梯度下降和隨機(jī)梯度下降之間的關(guān)鍵區(qū)別：　　1、標(biāo)準(zhǔn)梯度下降是在權(quán)值更新前對(duì)所有樣例匯總誤差，而隨機(jī)梯度下降的權(quán)值是通過(guò)考查某個(gè)訓(xùn)練樣例來(lái)更新的?！　?、在標(biāo)準(zhǔn)梯度下降中，權(quán)值更新的每一步對(duì)多個(gè)樣例求和，需要更多的計(jì)算。　　3、標(biāo)準(zhǔn)梯度下降，由于使用真正的梯度，標(biāo)準(zhǔn)梯度下降對(duì)于每一次權(quán)值更新經(jīng)常使用比隨機(jī)梯度下降大的步長(zhǎng)?！　?、如果標(biāo)準(zhǔn)誤差曲面有多個(gè)局部極小值，隨機(jī)梯度下降有時(shí)可能避免陷入這些局部極小值中?！　∠嚓P(guān)知識(shí)：　　1、梯度下降法是一個(gè)最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題最簡(jiǎn)單和最古老的方法之一，雖然現(xiàn)在已經(jīng)不具有實(shí)用性，但是許多有效算法都是以它為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)和修正而得到的。最速下降法是用負(fù)梯度方向?yàn)樗阉鞣较虻模钏傧陆捣ㄔ浇咏繕?biāo)值，步長(zhǎng)越小，前進(jìn)越慢?！　∪秉c(diǎn)：　?。?）靠近極小值時(shí)收斂速度減慢?！　。?）直線搜索時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生一些問(wèn)題。　?。?）可能會(huì)“之字形”地下降?！　?、隨機(jī)并行梯度下降算法，簡(jiǎn)稱SPGD算法。作為一種無(wú)模型優(yōu)化算法，比較適用于控制變量較多，受控系統(tǒng)比較復(fù)雜，無(wú)法建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的最優(yōu)化控制過(guò)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 一種基于GA和梯度下降法的快速模糊系統(tǒng)學(xué)習(xí)方法 2 LVQ2 algorithm is derived rigorously as a gradient descent method to minimize the classification error; 嚴(yán)格推導(dǎo)出LVQ2算法實(shí)質(zhì)上是一種使分類錯(cuò)誤減小的梯度下降法； 3 It uses genetic algorithm for optimizing intrinsic parameters and gradient descent method for optimizing extrinsic parameters. 該標(biāo)定方法內(nèi)部參數(shù)的優(yōu)化使用遺傳算法，外部參數(shù)的優(yōu)化使用梯度下降法，它具有原理簡(jiǎn)單、不需要估計(jì)初始值、魯棒性強(qiáng)、標(biāo)定參數(shù)更準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。

batch gradient descent全部釋義和例句>> 批梯度下降梯度下降（gd）是最小化風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)、損失函數(shù)的一種常用方法，隨機(jī)梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路

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”；最優(yōu)化算法里面有個(gè)最速下降算法應(yīng)該就是這個(gè)。就是按照梯度下降的方向搜索最優(yōu)解。

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