开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

梯度下降的更好选择

梯度下降是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。它通过迭代地更新模型参数，使得损失函数逐渐减小，从而找到最优解。

梯度下降算法有多种变体，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。它们的区别在于每次更新参数时所使用的样本数量。

优势：

收敛性：梯度下降算法通常能够收敛到局部最优解或全局最优解。
可扩展性：梯度下降算法适用于大规模数据集和高维特征空间。
并行化：梯度下降算法可以通过并行计算加速训练过程。
灵活性：梯度下降算法可以应用于各种机器学习和深度学习模型。

应用场景：

线性回归：梯度下降算法可以用于拟合线性回归模型，找到最优的回归系数。
逻辑回归：梯度下降算法可以用于逻辑回归模型的参数估计，实现二分类或多分类任务。
神经网络：梯度下降算法是训练神经网络的核心算法，通过反向传播计算梯度并更新参数。
深度学习：梯度下降算法在深度学习中被广泛应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。

腾讯云相关产品推荐：

腾讯云提供了多个与机器学习和深度学习相关的产品和服务，以下是其中几个推荐的产品：

云服务器（Elastic Compute Cloud，简称 CVM）：提供灵活可扩展的云服务器实例，适用于搭建机器学习和深度学习环境。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
弹性伸缩（Auto Scaling）：根据实际负载情况自动调整云服务器数量，提高系统的弹性和可靠性。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/as
人工智能引擎（AI Engine）：提供了多个人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，方便开发者快速构建智能应用。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/aiengine
云数据库（TencentDB）：提供多种数据库产品，包括关系型数据库、NoSQL 数据库等，满足不同场景下的数据存储需求。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb

请注意，以上推荐的产品仅为腾讯云的一部分，更多产品和服务可以在腾讯云官网上进行了解和选择。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

下降方法：坐标下降、梯度下降、次梯度下降

梯度下降方法是目前最流行的神经网络优化方法，现在主流的深度学习框架都包含了若干种梯度下降算法。...虽然我们可以把它们看成黑盒直接使用，但是在不同场合下相同的算法可能有着很大的性能差异，因此，了解这些算法各自内在的原理可以帮助我们更好地训练网络。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

1.8K3 0

梯度下降

梯度下降算法梯度函数上某一点的梯度是向量，就是函数变化增加最快的地方。具体来说，对于函数f(x,y)，在点(x0，y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置....梯度下降算法损失函数: J(w) w的梯度将是损失函数上升最快的方向,最小化loss ,反向即可 J(w_old) ---->J(w_old- k * ▽w_old的梯度)---->J(...w_new) 方法 : 主要区别是每一次更新样本参数使用的样本个数是不同的批量梯度下降使用全部数据进行参数更新 w = w-k * ▽J(w) for i in range...,最后梯度可为0 随机梯度下降 w = w - k * ▽ J(w;xi;yi) 使用一个样本更新模型,速度快 for i in range(nb_epochs): np.random.shuffle...跟新每次的学习率方式很难,需要设置阈值,跟新学习率,不能自适应数据集的特点模型搜友的参数每次跟新都是使用相同的学习率, 对于稀疏数据等效果不好对于非凸函数,容易陷入次忧的局部极值中优化梯度下降

6953 0

梯度下降

梯度下降（Gradient Descent）是在求解机器学习算法的模型参数（无约束优化问题）时，最常采用的方法之一代价函数提到梯度下降就不得不说一下代价函数。...我们的目标便是选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数。 ?...代价函数我们想要的结果是使这个函数最小，前面的1/2是为了在求导的时候方便计算梯度下降梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ0 ,θ1 ) 的最小值。...梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快 ?...方法：先确定向下一步的步伐大小，我们称为学习率Learning rate；初始化参数的值沿着负梯度方向去减小函数值并更新参数当下降的高度小于某个定义的值或迭代次数超过一定限制，则停止下降； ?

6795 0

梯度下降VS随机梯度下降区别

1.3K2 0

随机梯度下降优化算法_次梯度下降

梯度告诉我们函数具有最陡增长率的方向，但它并没有告诉我们应该沿着这个方向走多远。正如我们将在后面看到的，选择步长（也称为学习率）将成为训练神经网络中最重要的（也是最头痛的）超参数设置之一。...相反，我们可以选择做一个大而有信心的步骤，试图更快地下降，但结果可能不尽如人意。正如你在上面的代码示例中所看到的，在某个时候，采取更大的步骤会带来更高的损失，因为我们“跨过”了最低点。...可视化步长的影响。我们从某个特定的点W开始，评估梯度（或者更确切地说，它的负方向-白色箭头），它告诉我们损失函数中最陡下降的方向。小步骤可能导致一致但缓慢的进展。大步骤可以带来更好的进步，但风险更大。...5.4.2 使用微积分计算梯度使用有限差分近似计算，数值梯度计算比较简单，但缺点是它是近似的（因为我们必须选择一个小的h值，而真正的梯度被定义为h的极限为零），并且它在计算上是非常昂贵的。...5.5 梯度下降法现在我们可以计算损失函数的梯度，反复计算梯度然后执行参数更新的过程称为梯度下降法。

5871 0

机器学习（九）梯度下降算法1 梯度2 梯度下降法

2 梯度下降法 2.1 定义梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。...要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...2.2 描述梯度下降法基于以下观察的：如果实值函数F(x)在a处可微且有定义，那么函数F(x)在a点沿着梯度相反的方向-▽F(a)下降最快。因而，假设 ?...（一点处的梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达碗底，即函数F值最小的点。 ? 2.4 实例梯度下降法处理一些复杂的非线性函数会出现问题，例如Rosenbrock函数 ?...优化过程是之字形的向极小值点靠近，速度非常缓慢。 ? 代码实现参考：梯度下降算法以及其Python实现梯度下降法

1.2K8 0

梯度下降法

前言梯度下降法gradient descent是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。问题抽象 ? 是 ?...的值，直至收敛梯度下降：负梯度方向是使函数值下降最快的方向，我们在迭代的每一步都以负梯度方向更新 ? 的值收敛：给定一个精度 ? ，在迭代的每一轮根据梯度函数 ? 计算梯度 ? ， ?...的梯度。接着我们求出第 ? 次的迭代值 ? : ? 其中 ? 是搜索方向，取负梯度方向 ? ， ? 是步长，需满足： ? 算法实现输入：目标函数 ? ，梯度函数 ?...，回到步骤3 算法调优学习率：学习率太小时收敛过慢，但太大时又会偏离最优解初始值：当损失函数是凸函数时，梯度下降法得到的解是全局最优解；当损失函数是非凸函数时，得到的解可能是局部最优解，需要随机选取初始值并在多个局部最优解之间比较...归一化：如果不归一化，会收敛得比较慢，典型的情况就是出现“之”字型的收敛路径注意事项当目标函数是凸函数时，梯度下降法是全局的最优解，一般情况下梯度下降法的解不一定是全局最优解梯度下降法的收敛速度未必是最快的

5062 0

梯度下降算法

梯度下降算法 1.1 什么是梯度下降在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降的方法来计算损失函数的极小值...，首先梯度下降算法的目标仍然是求最小值，但和最小二乘法这种一步到位、通过解方程组直接求得最小值的方式不同，梯度下降是通过一种“迭代求解”的方式来进行最小值的求解，其整体求解过程可以粗略描述为，先随机选取一组参数初始值...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快。...总结：梯度下降用于最小化损失函数以找到模型参数的最佳估计，重点就是学习率、迭代次数和初始点的选择；学习率（Learning Rate）学习率决定了在每次迭代中参数更新的步长学习率过大可能导致学习过程震荡不稳...策略：随机初始化，多次选择初始点位，避免一开始从不合适的点迭代。

780 0

梯度下降法

算法简介梯度下降法(Gradient Descent)不是一种机器学习算法，而是是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数，例如在线性回归过程中，可以用梯度下降法来最小化损失函数，同样的，也可以用梯度上升法来最大化一个效用函数...rate) \eta 的取值影响获得最优解的速度 \eta 取值如果不合适，可能得不到最优解 \eta 是梯度下降法的一个超参数如果\eta 太小，会减慢收敛学习的的速度，如果\eta 太大，甚至导致不收敛...推导前面我们得到批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)，这里考虑另一种梯度下降法：随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 在批量梯度下降法中我们知道...在随机梯度下降法中，由于每次搜索不能保证得到的方向是损失函数减小的方向，更不能保证是下降最快的方向，所以搜索路径会出现如下图的情况。...20200406033507.png 在随机梯度下降法中，学习率 \eta 的取值比较重要，我们希望随着循环次数的增加，\eta值越来越小，那么有 \eta=\frac{a}{i_{-} \text

6632 0

梯度下降算法

关于梯度的概念可参见以前的文章：从方向导数到梯度梯度下降法迭代公式为： image.png x为需要求解的值，s为梯度负方向，α为步长又叫学习率缺点：靠近极小值的时候收敛速度比较慢...实例：用梯度下降的迭代算法，来逼近函数y=x**2的最值代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...，步骤如下： image.png 如何选择梯度下降的步长和初始值不同的步长得表现： image.png image.png...学习率的选择：学习率过大，表示每次迭代更新的时候变化比较大，有可能会跳过最优解；学习率过小，表示每次迭代更新的时候变化比较小，就会导致迭代速度过慢，很长时间都不能结算法初始参数值的选择：...初始值不同，最终获得的最小值也有可能不同，因为梯度下降法求解的是局部最优解，所以一般情况下，选择多次不同初始值运行算法，并最终返回损失函数最小情况下的结果值

78011 0

随机梯度下降

简介梯度下降法即沿着训练集的梯度方向下降。...随机梯度下降（stochastic gradient descent：SGD）按照数据生成分布抽取个小批量（独立同分布的）样本，通过计算它们的梯度均值，从而得到梯度的无偏估计；然后随机梯度下降算法沿着随机挑选的小批量数据的梯度下降方向...，能够很大程度加速梯度下降的过程。...思路 2.1 梯度下降第次迭代时： Wt=Wt−1−η∂L∂Wt−1\begin{array}{c} \boldsymbol{W}_t = \boldsymbol{W}_{t-1} - \eta...,xm}，对应的目标为 {y1,...,ym} 计算梯度估计: g = 应用更新：o = o - eg end while

5822 0

梯度下降法

梯度下降法本文主要是为了讲解梯度下降法的原理和实践，至于什么是梯度下降法，他能做什么，相信百度一下你就都知道了，所以下面进入正题从一元二次方程开始梯度下降法主要是用来求解某个方程的最小值...梯度函数：我们知道，梯度下降不是一种可以直接求解的方案，而是一步步尝试，一步步对比来达到最终想到的位置，为了尽快达到最终位置，那么我们就需要一个可靠的方向来指引我们前进，梯度函数就是这个帮我们指引方向的函数...并且梯度总是指向损失函数变大的方向，这里因为是梯度下降，所以每次迭代的值应该是梯度的负方向编程实现梯度下降法 # 梯度函数 def dJ(x): return (x-3)*2 # 损失函数...，但是到最后都是通过这两个函数来进行迭代达到最后的标准求出最优解梯度下降法容易陷入局部最优解的而达不到全局最优解，所以可能需要随机选取多个起始点进行梯度迭代，这样全量的梯度下降法也叫做...批量梯度下降法对于多元二次方程，因为多元会使得批量梯度下降法的梯度函数计算的非常缓慢，所以可以采用随机梯度下降，并且随机梯度下降不容易陷入局部最优解的的陷阱，所谓的随机梯度就是每次计算梯度的时候随机选取一个样本进行迭代来实现

6531 0

梯度下降算法

本篇介绍求解最优化问题的一种数值算法-- 梯度下降算法。在微积分中我们学过，沿着梯度grad(f)方向，函数f的方向导数有最大值。...所以要找到函数的极大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻，称之为梯度上升算法。同理，要找到函数的极小值，沿着该函数的梯度的相反方向探寻，称之为梯度下降算法。...在机器学习领域，我们常需求解权重参数取何值时损失函数最小，梯度下降算法是一种很重要的算法。 ? ? 上述公式就是在梯度下降算法中，用于迭代求解各自变量的值。其中alpha 为迭代步长（需人为调参）。...当函数值的变化量足够小，满足精度要求，或者迭代步数已足够时，就可以退出迭代。下面以一个普通的二元函数为例，介绍梯度下降算法的基本实现。二元函数的梯度公式如下： ?...下面是梯度下降算法的示例： gx= diff(z,x) gy= diff(z,y) print("梯度下降算法") func_z = lambda x,y : x**2 + 2*y**2 +2*x*y

1.2K4 0

梯度下降算法

Gradient Descent（梯度下降）梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。...[image] 现在想象一下，我们在刚才的右边一些的位置，对梯度下降进行初始化。想象我们在右边高一些的这个点。开始使用梯度下降。...1.4 梯度下降和代价函数梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型还有平方误差代价函数。...因此，这只是原始成本函数J的梯度下降。这个方法是在每个步骤的每个训练集中的每一个例子，被称为批量梯度下降。...这里是一个梯度下降的例子，它是为了最小化二次函数而运行的。 [image] 上面所示的椭圆是二次函数的轮廓图。也表明是通过梯度下降的轨迹，它被初始化为（48,30）。

1.3K13 0

批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）

（2）由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。当目标函数为凸函数时，BGD一定能够得到全局最优。...其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下： 3、小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent, MBGD）小批量梯度下降，是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。...缺点：（1）batch_size的不当选择可能会带来一些问题。小批量的梯度下降可以利用矩阵和向量计算进行加速，还可以减少参数更新的方差，得到更稳定的收敛。...使其能够跳出局部最小值，继续沿着梯度下降的方向优化，使得模型更容易收敛到全局最优值 batcha_size的选择带来的影响：（1）在合理地范围内，增大batch_size的好处： a....下图显示了三种梯度下降算法的收敛过程： 4 梯度下降算法的调优方法（目的：加快收敛速度）当选择好了使用BGD、SGD、MBGD其中一个梯度下降方式后，对下降梯度算法需要进行调优，那么应该从哪些方面进行调优

2.9K1 0

梯度下降随机梯度下降算法是_神经网络算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、一维梯度下降算法思想：我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念学习率（也可以叫作步长），因为是不断逼近某个x，所以学习率过大会导致超过最优解...二、多维梯度下降算法思想：和一维梯度下降算法思想类似，只是导数由原来的一维变成现在的多维，算法思想本质没有变化，在计算导数的过程发生了变化，主要就是高数中的偏导数知识，然后通过一个方向向量，由于我们需要最小值...，所以cosθ需要 = -1，所以θ = π 最后我们就推出了上面的式子 η为学习率三、随机梯度下降算法算法思想：算法思想都比较一致，都是为了求极值，随机梯度下降算法是为了解决训练数据集比较大的情况...，在数据集较大的情况，学习率会选择比较大，为了求出梯度，我们在每次迭代的时候通过随机均匀采样计算出梯度，求其平均值，就是最后的梯度版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

3082 0

【数据挖掘】神经网络后向传播算法 ( 梯度下降过程 | 梯度方向说明 | 梯度下降原理 | 损失函数 | 损失函数求导 | 批量梯度下降法 | 随机梯度下降法 | 小批量梯度下降法 )

权重和偏置更新方向 : 这两个增量的方向要求是 , 损失函数不仅要下降 , 并且损失函数下降的速度越快越好 , 这个损失函数下降最快的方向 , 就是梯度的反方向 , 梯度通常是对损失函数进行求导得到的...梯度下降算法 : 梯度下降算法的目的是为了使损失函数 f(\theta) 达到最小值 ; 6 ....常用的梯度下降方法 : ① 批量梯度下降法 : Batch Gradient Descent ; ② 随机梯度下降法 : Stochastic Gradient Descent ; ③ 小批量梯度下降法...批量梯度下降法 ---- 批量梯度下降法 : 梯度下降的最常用方法 , 反向传播误差时 , 使用误差更新参数时 , 参考所有样本的误差更新权值和偏置参数 , 如果有 n 个样本 , 每次迭代时...随机梯度下降法 ---- 随机梯度下降法 : 求梯度的时候 , 随机选择一个样本进行 , 使用该样本的误差更新参数 ; 公式如下 , 相对于批量梯度下降法的公式只是删除了总和符号 , 不再累加所有的样本误差数据

9861 0

干货 | 分析梯度下降的轨迹，更好地理解深度学习中的优化问题

在这篇论文中，他们针对深度线性神经网络中的梯度下降问题，提出了一种能够保证以线性速率收敛到全局最小值的方法。关于深度学习应用的论文多如牛毛，而关于基础工作原理的文章弥足珍贵。...换而言之，几乎没有糟糕的局部最小值（让梯度下降算法误认为局部最小值是全局最小值的点），而且几乎所有的鞍点都是严格的。...目前已经有一些工作针对当函数曲面猜想成立时如何实现梯度下降收敛到全局最小值进行了一些研究。...此外，基于轨迹的分析也正开始涉足函数曲面方法之外的领域，他们已经针对线性神经网络的情况，成功地实现了在任意深度下使用梯度下降方法收敛到全局最小值。...L2 损失的梯度流（学习率极小的梯度下降）。

8442 0

线性回归梯度下降

梯度下降算法（Gradient Descent）梯度在微积分中，函数 f(x,y) 在 (x_0,y_0) 处是函数值增加最快的方向是梯度（Gradient）的方向，梯度的反方向是函数值减小最快的方向...同步更新同步更新（Simulaneous update）是实现梯度下降算法的最有效方式。..._1:=θ_1-α\frac{1}{m}∑_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)})-y^{(i)})x^{(i)} } 批量梯度下降 (Batch Gradient Descent,BGD)梯度下降的每一步中...，都用到了所有的训练样本随机梯度下降(Stochastic GradientDescent,SGD)用到一个样本，在每一次计算之后梯度下降的每一步中，便更新参数，而不需要首先将所有的训练集求和小北量梯度下降...(Mini-Batch Gradient Descent.MBGD）梯度下降的每一步中，用到了一定批量的训练样本

2401 0

TensorFlow实现梯度下降

目录一、梯度下降概念二、要点三、梯度下降法求解线性回归步骤四、使用Numpy实现一元线性回归五、使用TensorFlow实现一元线性回归六、总结 ---- 一、梯度下降概念梯度下降法是一个一阶最优化算法...要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。...对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。二、要点借助 TensorFlow 的可训练变量和自动求导机制使用梯度下降法求解线性回归问题。 ?...np.random.randn()) b = tf.Variable(np.random.randn()) 第四步：训练模型 for i in range(0, iter+1): # 把线性模型和损失函数的表达式写在梯度带的...如指定64位，则得到和numpy完全相同的结果 ? ? ? 六、总结使用TensorFlow实现梯度下降法，梯度带会自动计算损失函数的梯度而不用我们写代码实现偏导数的实现过程。

7933 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭