神经网络训练方法(pytorch)

神经网络训练方法

以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得

SGD随机梯度下降

假设样本数量为$N$，关于梯度下降，最重要的就是损失函数最小化，其中权$W$的更新方式为
$W = W - \lambda * \frac{1}{M}\sum_{i=1}^M\frac{\partial{L(x_i)}}{\partial{W}} \tag{1}$
按照$M$的不同，可分为三种情况：

• batch梯度下降(batch gradient descent, BGD)

  $M = N$，即所有样本都参与权的更新，计算量最大，下降趋势比较平滑

• mini-batch梯度下降

  $1<M<N$，随机选择$M$个样本作为代表，快速下降后波动

• 随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)

  $N = 1$，每次随机选择1个作为代表参与计算，快速下降后趋于平稳

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Momentum 更新

AdaGrand更新

RMSProp更新

Adam更新