2019年2月6日 · 本文深入浅出地讲解了梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）算法，探讨了它们在深度学习中的应用及优缺点，同时对比了两者的计算复杂度，并讨论了学习率对算法性能的影响。

如何理解随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）？ 梯度下降法 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f (x) 的任务。 我们通常以最小化 f (…

2020年6月25日 · 优化一个函数f (t)即找到它的最小值，常用的方法叫做 Gradient Descent (GD), 就是每次沿着当前位置的导数方向走一小步，走啊走啊就能够走到一个好地方了。 for i in range(iterations): . y_hat=np.dot(x,theta) . error=(1/2)*np.dot((y_hat-y).T,(y_hat-y)) if error<=threshold: break .

2020年6月8日 · 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。

随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）减少了每次迭代的计算开销。 在随机梯度下降的每次迭代中，我们随机均匀采样的一个样本索引 i ∈ {1, …, n}，并计算梯度 ∇fi(x) 来迭代 x：

梯度下降法 作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式： 批量梯度下降 （Batch Gradient Descent）、 随机梯度下降 （Stochastic Gradient Descent）、 小批量梯度下降 （Mini-Batch Gradient Descent）。 其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。 接下来，我们将对这3种不同的梯度下降法进行理解。 1. 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 …

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 …

注意GD（梯度下降）是一个优化器的“大类”，包括最基础的Vanilla SGD，后面提出的Momentum SGD，Adagrad，RMSprop，Adam等，总体思想就是 往梯度的反方向走！

2024年12月15日 · 在 mini-batch 中，如果每次批量的样本大小是 1 的话，那么，也称为 Stochastic Gradient Descent （简称 SGD,随机梯度下降）。 事实上，自开始使用 Backpropagation 算法以来， SGD 就被用于提升神经网络的训练的效率。

Stochastic gradient descent (often abbreviated SGD) is an iterative method for optimizing an objective function with suitable smoothness properties (e.g. differentiable or subdifferentiable).