下面我们来分别讲解三种梯度下降法 批量梯度下降法BGD 我们的目的是要 误差函数尽可能的小，即求解weights使误差函数尽可能小。 首先，我们随机初始化weigths，然后 不断反复的更 …

下面利用三种不同的梯度下降法 (BGD、SGD、MBGD)求解单变量线性回归模型中的参数，建立线性回归模型；并据此对三种梯度下降进行一个简单的比较。

批量梯度下降 (Batch Gradient Descent，BGD) 使用整个训练集的优化算法被称为 批量 (batch)或 确定性 (deterministic)梯度算法，因为它们会 在一个大批量中同时处理所有样本。

2024年12月16日 · BGD：batch_size = N，即每次使用 整个数据集 计算梯度。 MBGD：batch_size = B（1 < B < N），即每次使用 mini-batch 计算梯度。 SGD …

2024年3月4日 · 本文介绍常见用于训练 机器学习 模型特别是 深度学习模型 的优化 算法，它们的目标是通过最小化损失函数来更新模型参数。 1. Batch Gradient Descent (BGD) 批量梯度下 …

下面将通过BGD与SGD的对比，来对SGD进行深入理解。 (1)效率方面 深度学习使用的训练集一般都比较大（几十万～几十亿）。 而BGD算法，每走一步（更新模型参数），为了计算original …

2023年11月8日 · BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 θ （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下 …

2020年11月24日 · 梯度下降算法主要有BGD、SGD、mini-batch GD，后面还有梯度下降算法的改进，即Momentum、Adagrad 等方法. BGD （Batch gradient descent，批量梯度下降），是 …

2018年8月10日 · 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式： 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及 …

2018年12月2日 · 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）： 和BGD的原理类似，区别在于每次随机选取一个样本j求梯度。 对于训练速度来说，SGD每次仅仅采用一个样本 …