梯度下降算法對(duì)比(批量下降隨機(jī)下降minibatch)

1、mini-batch)梯度下降算法對(duì)？（批量下降隨機(jī)下降?規(guī)模機(jī)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(jì)算？次梯度會(huì)遍歷全部的訓(xùn)練樣本，如果訓(xùn)練樣本的？較多時(shí)，內(nèi)存消耗過(guò)？。linearlegresionwit

2、h尹di亡ntdescent隨機(jī)梯度下降算法：1、?先將隨機(jī)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(shí)使？?個(gè)樣本計(jì)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(jī)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(gè)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(duì)？：批量下降：每次梯度更新使？全部的樣本隨機(jī)下將：每次梯度更新使？1個(gè)樣本Mini-batch:每次梯度更新使？b個(gè)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(jī)梯度下降算法的收斂：1、在更新梯度前計(jì)算損失函數(shù):2、?如：繪制損失函數(shù)的曲線每1000個(gè)樣本CheckingforconvergencetBatchgradientdescent:-=PlotasafunctionofthenumberofiterationsofgradientdescS(亦動(dòng)卵(N)-腫fStochasticgradientdescent:亠z(/.#)；(加X(jué))-瀘尸上d?#-DuringlearningcoFnpuWbeforeupdatingusingW)T-jEverylOOOiterations(s