通過實例詳解隨機梯度與梯度下降

阿新 • • 發佈：2017-09-10

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一、梯度下降、隨機梯度下降、批量梯度下降

梯度下降：梯度下降中，對於
隨機梯度下降：隨機梯度下降法，隨機用樣本中的一個例子來近似總體樣本，來調整
批量梯度下降：批量的梯度下降就是一種折中的方法，他用了一些小樣本來近似全部的，其本質就是一個樣本不太準，那就用30或50個樣本。那比隨機的要準不少，而且批量的話還是非常能夠準確反映總體樣本的一個分布情況的。

通過實例詳解隨機梯度與梯度下降

lns 情況 line strong spa www lin span 理論一、梯度下降、隨機梯度下降、批量梯度下降梯度下降：梯度下降中，對於θ 的更新，所有的樣本都有貢獻，也就是參與調整θ 。其計算得到的是一個標準梯度。因而理論上來說一次更新的幅度是比較大的。如果樣

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