参考:为什么说随机速下降法(SGD)是一个很好的方法?https://www.leiphone.com/news/201709/c7nM342MTsWgau9f.html1.GD这里就是第t步的位置,就是导数,是
1、 BGD在更新一次参数时所需的时间是巨大的;而SGD由于只需要训练一部分数据更新一次参数,所以需求更新参数时间会很短。 2、 由于初始化参数W都是随机
对于SGD/MBGD而言,每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的,其函数图像与真实在线损失函数有所不同,所以其求解的梯度也含有一定的随机性,在鞍点或者
梯度下降法(SGD)是一个简单有效的方法,用于判断使用凸loss函数(convex loss function)的分类器(SVM或logistic回归)。即使SGD在机器学习已经存在了很久,到它被广
