有域名了 怎么做网站,金华网站建设seo,wordpress 0day漏洞,最新推广方法梯度下降法是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的优化算法。它用于最小化某个函数#xff0c;通常是损失函数或成本函数#xff0c;通过迭代调整参数来找到函数的最小值点。梯度下降法的基本思想是从一个初始参数出发#xff0c;沿着损失函数梯度#xff08;导数#xf… 梯度下降法是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的优化算法。它用于最小化某个函数通常是损失函数或成本函数通过迭代调整参数来找到函数的最小值点。梯度下降法的基本思想是从一个初始参数出发沿着损失函数梯度导数的反方向按照一定步长更新参数直到收敛到一个最小值点。 梯度下降法根据计算梯度时使用的数据量不同可以分为以下几种主要变体
1. 批量梯度下降Batch Gradient Descent在每次迭代时使用整个训练集来计算梯度。这种方法每次更新都很准确但计算成本较高特别是当数据集很大时。
2. 随机梯度下降Stochastic Gradient DescentSGD在每次迭代时仅使用一个训练样本来计算梯度。这种方法计算速度快但噪声较多可能导致收敛路径非常不规则。随机梯度下降的更新规则与批量梯度下降类似区别在于仅用一个样本来计算梯度。
3. 小批量梯度下降Mini-batch Gradient Descent结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点。在每次迭代时使用一小部分训练样本来计算梯度。这种方法既能减少计算成本又能相对减少噪声是实际应用中常用的方法。小批量梯度下降的更新规则与前两者类似只是计算梯度时使用了一小批样本。
