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批量、小批量与随机梯度下降

本文介绍了PyTorch中的三种梯度下降方法:批量梯度下降(BGD)、小批量梯度下降(MBGD)和随机梯度下降(SGD)。BGD使用整个数据集,收敛稳定但易过拟合;MBGD将数据集分为小批量,收敛不如BGD稳定,但适合大数据集;SGD逐个样本更新,收敛波动大,但能更快逃离局部最优解。

批量、小批量与随机梯度下降

DEV Community
DEV Community · 2024-11-17T23:16:22Z

前言 我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size,这个 batch_size 究竟是做什么用的,一万张图的数据集,应该设置为多大呢,设置为 1、10、100 或者是 10000

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

RAIS
RAIS · 2021-01-19T16:00:00Z
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