更高效的随机梯度降低(Incremental gradient descent)法的尝试

时间 2020-08-04

标签高效随机梯度降低 incremental gradient descent 尝试繁體版

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梯度降低法被用于求解局部最小值的基本方法，有几种形式：BGD(Batch gradient descent)，SGD（Stochastic gradientdescent），MBGD（Mini-batch gradient descent）。另外还有一种更高效的方法牛顿法。牛顿法在提升效率上的代价，是在每一次迭代计算中要计算Cost Function的Heissian矩阵的逆矩，这对于数据量较大的

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