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。

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

2021年3月2日 · 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)作为机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一,在训练大规模数据集和复杂模型时展现出卓越的性能。 本文将深入探讨 SGD 的原理,阐述其数学模型,并通过代码实例和实际应用场景来帮助读者全面理解和掌握这一重要算 ...

表示某一函数在 该点处 的 方向导数 沿着该方向取得 最大值 （即 最大方向导数的方向），也就是函数在该点处沿着该方向 变化 最快，变化率最大（为该梯度的模）。 2. 梯度下降法迭代步骤. 比如我们在一座大山上的 某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定 走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度， 沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后 继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着 最陡峭最易下山的位置 走一步 …

其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以 线性回归算法 来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为： 下面我们来分别讲解三种梯度下降法. 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 不断反复的更新weights使得误差函数减小， 直到满足要求时停止。 这里更新算法我们选择梯度下降算法，利用初始化的weights并且反复更 …

2025年3月3日 · Stochastic Gradient Descent (SGD) is an efficient optimization algorithm for large datasets in machine learning, utilizing random data points for faster convergence and improved scalability compared to traditional gradient descent.

2021年11月12日 · 随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用用于支持向量机、逻辑回归（LR）等凸损失函数下的线性分类器的学习。 并且SGD已成功应用于 文本分类 和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏机器学习问题。 SGD既可以用于 分类计算，也可以用于回归计算。 SGD算法是 从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围 …

2024年7月17日 · 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)作为机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一,在训练大规模数据集和复杂模型时展现出卓越的性能。 本文将深入探讨 SGD 的原理,阐述其数学模型,并通过代码 实例 和实际应用场景来 帮助 读者全面 理解 和掌握这一重要 ...

2020年12月21日 · Stochastic gradient descent (abbreviated as SGD) is an iterative method often used for machine learning, optimizing the gradient descent during each search once a random weight vector is picked. The gradient descent is a strategy that searches through a large or infinite hypothesis space whenever 1) there are hypotheses continuously being ...

随机梯度下降(SGD)是一种在凸损失函数(如(线性)支持向量机和Logistic回归)下拟合线性分类器和回归器的简单而有效的方法。尽管SGD在机器学习社区中已经存在了很长一段时间，但就在最近大规模学习的背景下，它得到了相当多的关注。