2023年5月1日 · 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种常见的优化器，也是深度学习模型中最基础的优化 算法 之一。 它是对梯度下降算法的一种实现方式，常被用于 神经网络 中的权重更新。 SGD 的基本思路是在每个训练样本上计算梯度并更新权重，因此也被称为在线学习。 相比于批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD），SGD更加高效，尤其是当数据集较大时。 在SGD中，模型的参数向负梯度方向更新，使得损失函数的值逐渐减少。 具体来 …

说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。 可是看看学术界的最新paper，却发现一众大神还在用着入门级的SGD，最多加个Moment或者Nesterov ，还经常会黑一下Adam。 比如 UC Berkeley的一篇论文就在Conclusion中写道： Despite the fact that our experimental evidence demonstrates that adaptive methods are not advantageous for machine learning, the Adam algorithm remains incredibly …

SGD全称 Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。 每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。 它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。 SGDM即为SGD with momentum，它加入了 动量机制，1986年提出。 如上所示，当前动量V由上一次迭代动量，和当前梯度决定。 第一次迭代时V0=0，由此可得到前三次迭代的动量. 由此可见t迭代的动量，其实是前t-1迭代的梯度的加权 …

在这篇综述中，我们可以了解到梯度下降算法的不同变体，总结这些算法面临的挑战，介绍最常使用的优化算法，回顾了并行和分布式（parallel and distributed）架构，并且调研了用于优化梯度下降的其他一些策略。 1 引言. 梯度下降法是最受欢迎的优化算法之一，也是目前优化神经网络（neural networks）最常使用的方法。 同时，在每一个成熟的深度学习库中都包含了各种优化的梯度下降法的实现。 然而，这些算法通常是作为黑箱优化器使用，因此，很难对其优点和缺点 …

Adam 算法就是一个结合了这两种估计的自适应优化算法，它根据一阶矩估计（梯度的移动平均值）和二阶矩估计（梯度平方的移动平均值）来自适应地调整学习率，以便更有效地更新模型参数，从而加快收敛速度并提高优化的稳定性。 SGD与Adam 区别以一个小球在山谷上滚落比喻解释，SGD和 Adam算法的区别。 假设我们有一个小球位于山谷的某个位置，我们的目标是让这个小球滚到山谷的最低点。 将山谷看作是一个多维空间，小球的位置表示我们在这个…

这一节主要分析一下GD和SGD。 Adam则暂时留空，因为其分析尚不如 (S)GD成熟，当下也是热门研究；此外，Adam自身的收敛性也有一些问题，这就限制了对它的分析。

2020年2月22日 · 从梯度的更新公式的角度可以分为：SGD, SGD with momentum, NAG (Nesterov Accelerated Gradient), AdaGrad, AdaDelta, RMSProp, Adam, Nadam。 这些优化算法的区别在于是否用到了一阶动量（历史梯度的指数移动评价）、二阶动量（历史梯度平方的指数移动平均）、是否是自适应的。 σ σ. 1. 梯度下降. 沿着目标函数梯度的反方向搜索极小值。 式中， θ θ 是模型参数， J (θ) J (θ) 目标函数（损失函数）， η η 是学习率。 2. 小批量随机梯度下降（mini-batch …

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），是拿所有样本的loss计算梯度来更新参数的，更新公式如下： \theta=\theta-\eta· \nabla_\theta J (\theta) θ = θ − η⋅∇θJ (θ) 在有的文献中，称GD是拿所有样本的loss计算梯度来更新参数，也就是全局梯度下降，和这里的BGD是一个意思.

2021年6月20日 · Precisely, stochastic gradient descent (SGD) refers to the specific case of vanilla GD when the batch size is 1. However, we will consider all mini-batch GD, SGD, and …

Unveiling the key distinctions between Stochastic Gradient Descent (SGD) and Adaptive Moment Estimation (Adam), we jump into various factors such as convergence speed, performance in training deep neural networks, and sensitivity to hyperparameters. Delving first into the factor of convergence speed.