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问答题 183 /392

DNN的梯度更新方式

参考答案

参考回答:

1)批量梯度下降法BGD

批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新,其数学形式如下:

(1) 对上述的能量函数求偏导:

(2) 由于是最小化风险函数,所以按照每个参数的梯度负方向来更新每个:

2)随机梯度下降法SGD

由于批量梯度下降法在更新每一个参数时,都需要所有的训练样本,所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,简称SGD)正是为了解决批量梯度下降法这一弊端而提出的。

将上面的能量函数写为如下形式:

利用每个样本的损失函数对求偏导得到对应的梯度,来更新:

3)小批量梯度下降法MBGD

有上述的两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢?即,算法的训练过程比较快,而且也要保证最终参数训练的准确率,而这正是小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent,简称MBGD)的初衷