[本文主要介绍SGD算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition,以及由金驰，鬲融等人写的最新力作：How…
前言虽然这个算法大家都知道，但是具体如何证明的，这个有几个知道？？？本文记录学习这篇论文的过程。随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是梯度下降算法的一个扩展。机器学习中反复出现的一个问题是好的泛化需要大的训练集，但大的训练集的计算代价也更大。
论文中提到，当缓慢降低学习率时，SGD会显示与BGD相同的收敛行为，几乎一定会收敛到局部（非凸优化）或全局最小值（凸优化）。SGD的优点：虽然看起来SGD波动非常大，会走很多弯路，但是对梯度的要求很低（计算梯度快），而且对于引入噪声，大量的理论和实践工作证明，只要噪声不是特别大...
特别声明：本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了LeonBottou等人的论文
楔子前些日在写计算数学课的期末读书报告，我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」。在此前的工作中，自己通常就是无脑「Adam好」，而对算法本身的内涵不知所以然。一直希望能抽时间系统的过一遍优…
随机梯度下降：在每次更新时用1个样本，可以看到多了随机两个字，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本，来调整θ，因而随机梯度下降是会带来一定的问题，因为计算得到的并不是准确的一个梯度，对于最优化问题，凸问题，…
深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。优化器其实就是采用何种方式对损失函数进行迭代优化，也就是有一个卷积参数我们初始化了，之后loss还很大，我们让这个参数根据loss的梯度如何变，每次变多少可以让loss函数在凸曲面上不断变小而找到最优解...
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）.在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种…
本文主要介绍SGD算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文。有趣的是，这两大缺陷竟然可以用同一个方法解决，就是我们今天要谈的StochasticGradient...
本文是DeepLearning之优化方法系列文章的SGD方法。主要参考DeepLearning一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些...
机器学这是SGD算法的并行在全球第一次被提出时的论文,为后面并行算法的发展提供了很多基础铺垫。资源推荐资源评论GSM-SGD论文学习笔记.pptx122浏览原论文地址:papers...
这是SGD算法的并行在全球第一次被提出时的论文,为后面并行算法的发展提供了很多基础铺垫。
论文阅读SGDAStochasticApproximationMethod前言虽然这个算法大家都知道,但是具体如何证明的,这个有几个知道,我查了半天,毛都没???本文记录学习这篇论文...
因为SGD(withMomentum)依然常常是实践效果更好的那个方法。在理论上和实践上，Adam家族里那些用了自适应...
大家都知道,训练深度网络一般用的是SGD(StochasticGradientDescent|随机梯度下降)而不是GD(GradientDescent|梯度下降),但是有没有考虑过SGD为什么比GD更受大...
loss用特卡洛（montecarlo）来表示计算，那batchGD,mini-batchGD,SGD都可以看成SGD的范畴。
随机最速下降法(SGD)除了算得快,还具有许多优良性质。它能够自动逃离鞍点,自动逃离比较差的局部最优点,但他也存在着一些不足之处。但在SGD已存在多种改进形式的...
这个具体的推导过程,就是用之前nvidia那篇剪枝论文来做的一阶泰勒展开近似来做的:然后,重写SGD的更新规则:这个B(k)是一个遮挡矩阵,被定义为:这个B矩阵的脚标...
作者经过假设分析认为,常速率SGD与多变量奥恩斯坦-乌伦贝克过程(Ornstein-Uhlenbeckprocess)类似,而奥恩斯坦-乌伦贝克过程的稳态分布是高斯的,这也是这篇论文的核心分析工具。如何...
本篇文章目录如下:1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度...