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[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...
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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
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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，…
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