梯度下降算法對比(批量下降隨機下降minibatch)

1、mini-batch)梯度下降算法對？（批量下降隨機下降?規(guī)模機器學(xué)習(xí)：&*.j-r亠野:-9f-水丄目竊科-MWCiiMrrJTOC o 1-5 h z線性回歸的梯度下降算法：Batchgradientdescent（每次更新使？全部的訓(xùn)練樣本）LinearregressroriwithgradientdescentIFH琴Jz衛(wèi)2話d嚇ta-l=典Repeat亍:.mv-T勺：=眄他旳L*i朗(foreveryj-0n)批量梯度下降算法（Batchgradientdescent）:每計算？次梯度會遍歷全部的訓(xùn)練樣本，如果訓(xùn)練樣本的？較多時，內(nèi)存消耗過？。linearlegresionwit

2、h尹di亡ntdescent隨機梯度下降算法：1、?先將隨機打亂的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)2、外循環(huán)：（？般一10次即可，若內(nèi)循環(huán)中次數(shù)100000以上，貝U?次即可）內(nèi)循環(huán)：遍歷所有的訓(xùn)練樣本，每次梯度下降時使？?個樣本計算梯度。與批量梯度像算法相？，其下降曲線不停，圖中右側(cè)紅？表?批量梯度下降算法，洋紅表？隨機梯度下降算法。StochasticgradientdescentRandomlyshuffle(reorder)trainingexamplesRepeatforiI*+f哲=町-嚴(yán)記(foreveryi=un)Mini-Batch梯度下降算法1、設(shè)置每次遍歷的樣本數(shù)b2、外循環(huán)：內(nèi)循環(huán)：遍歷所

3、有的樣本，每b個樣本更新？次梯度Mini-batchgradientdescentSa”jb=he=0()0RepeatR亠fori=,n.21,31畫IF&t:Mflj-肆1屆(*可)-滬加(foreveryJ=0T,)對？：批量下降：每次梯度更新使？全部的樣本隨機下將：每次梯度更新使？1個樣本Mini-batch:每次梯度更新使？b個樣本，b1，?于全部的樣本數(shù)。fBatchgradientdescent:Use白1l”fexamplesineachiteration令Stochasticgradientdescent:Use1exampleineachiterationMini-batc

4、hgradientdescent:UseexamplesineachiterationLt豈h.L-隨機梯度下降算法的收斂：1、在更新梯度前計算損失函數(shù):2、?如：繪制損失函數(shù)的曲線每1000個樣本CheckingforconvergencetBatchgradientdescent:-=PlotasafunctionofthenumberofiterationsofgradientdescS(亦動卵(N)-腫fStochasticgradientdescent:亠z(/.#)；(加X)-瀘尸上d?#-DuringlearningcoFnpuWbeforeupdatingusingW)T-jEverylOOOiterations(s