机器学习之SGD, Batch, and Mini Batch的简单介绍

文章目录

• 总述
• SGD(Stochastic Gradient Descent)(随机梯度下降）
• Batch （批量）
• mini Batch (迷你批量）

总述

• SGD, Batch, and Mini Batch是可用于神经网络的监督学习计算权重更新的方案，即∆wij。

SGD(Stochastic Gradient Descent)(随机梯度下降）

• 随机梯度下降（SGD）计算每个训练数据的误差，并立即调整权重。如果我们有100个训练数据点，SGD将调整权重100次。

• SGD调整每个数据点的权重，执行的神经网络的性能在训练过程中是弯曲的。“随机”这个名字暗示了训练过程中的随机行为。
• SGD计算的权重更新为：
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• 上面的公式与增量规则是一样的，对啦，增量规则就是用了SGD 方法啦

Batch （批量）

• 在批处理方法中，对训练数据的所有误差计算每次权重更新，并使用权重更新的平均值来调整权重。该方法使用了所有的训练数据，并且只更新了一次。

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• 权重改变的计算公式：

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• 其中，∆wij(k)为第k个训练数据的权重更新，N为训练数据的总数。

缺点：由于平均权重更新计算，批处理方法消耗了大量的训练时间。

mini Batch (迷你批量）

• 小批处理方法是SGD和批处理方法的混合。它选择训练数据集的一部分，并使用它们以批处理方法进行训练。因此，它计算所选数据的权值更新，并使用平均权值更新来训练神经网络。例如，如果从100个训练数据点中选择20个任意数据点，则将批量方法应用于20个数据点。在这种情况下，总共执行了5次重量调整，以完成所有数据点的训练过程（5 = 100/20）。
  

• 可以说，mini Batch结合了SGD 和Batch 的优点：SGD的速度和批处理的稳定性。因此，它经常被用于深度学习，它处理大量的数据。

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