【优化方法GD、SGD、SAG介绍】

梯度下降（Gradient Descent，简称GD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）和随机平均梯度（Stochastic Average Gradient，简称SAG）。

梯度下降（Gradient Descent，GD）:
梯度下降是一种基本的优化方法，用于最小化损失函数。它通过计算目标函数在当前参数点的梯度（导数）方向，并朝着梯度的反方向更新参数，从而逐步接近函数的极小值点。这个过程重复进行，直到达到满足预定收敛条件的程度。

# 伪代码示例
def gradient_descent(loss_function, initial_params, learning_rate, num_iterations):params = initial_paramsfor i in range(num_iterations):gradients = compute_gradients(loss_function, params)params -= learning_rate * gradientsreturn params

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）:
SGD是梯度下降的一种变体，它在每次迭代时只随机选择一个样本来计算梯度，并根据该样本的梯度更新参数。相比GD，SGD更加高效，尤其在大数据集上表现出色。

# 伪代码示例
def stochastic_gradient_descent(loss_function, initial_params, learning_rate, num_iterations, batch_size):params = initial_paramsfor i in range(num_iterations):batch = random_sample(batch_size)gradients = compute_gradients(loss_function, batch, params)params -= learning_rate * gradientsreturn params

随机平均梯度（Stochastic Average Gradient，SAG）:
SAG是对SGD的改进，它在每次迭代时利用之前所有样本的梯度的平均值来更新参数，从而减少随机性带来的震荡，更稳定地收敛。

# 伪代码示例
def stochastic_average_gradient(loss_function, initial_params, learning_rate, num_iterations, batch_size):params = initial_paramsgradients_sum = zeros_like(params)for i in range(num_iterations):batch = random_sample(batch_size)gradients = compute_gradients(loss_function, batch, params)gradients_sum += gradientsparams -= learning_rate * gradients_sum / (i + 1)return params

【优化方法GD、SGD、SAG介绍】相关推荐

主流的深度学习优化方法（SGD，SGDM，Adagrad，RMSProp，Adam）
文章目录 0 前言 1 SGD 2 SGD with momentum(SGDM) 3 Adagrad 4 RMSProp(root mean square prop) 5 Adam 0 前言介绍主 ...
YOLOv4 介绍及其模型优化方法
YOLOv4 介绍及其模型优化方法一.YOLOv4 介绍 2020 年 4 月,YOLOv4 在悄无声息中重磅发布,在目标检测领域引起广泛的讨论.在 YOLO 系列的原作者 Joseph Redmo ...
深度学习神经网络的优化方法
文章目录 1. 梯度下降算法[回顾] 2. 反向传播算法(BP算法) 2.1 前向传播与反向传播 2.2 链式法则 2.3 反向传播算法 3. 梯度下降优化方法 3.1 动量算法(Momentum) ...
java 修改mysql数据库表结构_MYSQL数据库表结构优化方法详解
摘要:这篇MySQL栏目下的"MYSQL数据库表结构优化方法详解",介绍的技术点是"mysql数据库表结构.MySQL数据库.数据库表结构.MySQL.据库表结构.数据库 ...
入门 | 一文简述深度学习优化方法——梯度下降
http://www.sohu.com/a/241298990_129720 本文是一篇关于深度学习优化方法--梯度下降的介绍性文章.作者通过长长的博文,简单介绍了梯度下降的概念.优势以及两大挑战.文 ...
遗传算法优化rbf神经网络自校正控制的初值_【技术帖】轻量化设计中的NVH性能自动优化方法...
摘要:噪声.振动与声振粗糙度 (Noise,Vibration and Harshness,NVH)性能的自动优化是实现多学科联合优化的基础条件.以白车身模型的零件厚度作为设计变量,以针对动刚度性能 ...
优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)
本文介绍常见的一阶数值优化算法,这些方法在现代神经网络框架(tensorflow, caffe, torch)中已经是标准配置. 问题设系统参数为ω.对于样本i,其代价函数为Qi(ω).在n个样本组 ...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略
DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介.代码实现.代码调参之详细攻略目录 GD算法的简介 GD/SGD算法的代码实现 1.Matlab编程实现 GD算法的改进算法 GD算法中 ...
【TensorFlow】优化方法optimizer总结（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）解析（十三）
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/78838124 本文仅对一些常见的优化方 ...
SGD，Adagrad，Adadelta，Adam等优化方法总结和比较
翻译总结: http://ycszen.github.io/2016/08/24/SGD%EF%BC%8CAdagrad%EF%BC%8CAdadelta%EF%BC%8CAdam%E7%AD%89% ...

【优化方法GD、SGD、SAG介绍】

【优化方法GD、SGD、SAG介绍】相关推荐

最新文章

热门文章