📚深度学习基础✨带动量的随机梯度下降法 & 梯度下降法的三种形式💡
2025-03-16 08:31:28
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导读 在机器学习中,梯度下降(Gradient Descent)是优化模型参数的核心算法之一。它有三种常见形式:批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD) ...
在机器学习中,梯度下降(Gradient Descent)是优化模型参数的核心算法之一。它有三种常见形式:批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD) 和 小批量梯度下降(Mini-batch GD)。其中,SGD因其高效性被广泛使用,但容易陷入震荡问题。这时,带动量的随机梯度下降法(Momentum SGD) 就派上用场啦!💪
带 momentum 的 SGD 引入了一个“惯性”概念,通过累积之前的梯度方向来减少震荡,加速收敛。想象一下,一个滚动的小球在山谷中移动,momentum 帮助它更快地穿越平坦区域,直奔最低点!⛰️➡️🌍
无论是 BGD 的全局最优搜索,还是 SGD 的快速迭代,亦或是 Mini-batch 的折中方案,它们各有千秋。掌握这些方法,就像拥有了通往 AI 世界的钥匙,让你的数据模型更加智能!🔑🚀
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