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bgd、sgd、mini-batch gradient descent、带mini-batch的sgd
3、Mini-batch Gradient Descent（1）这是介于BSD和SGD之间的一种优化算法。每次选取一定量的训练样本进行迭代。 4、带Mini-batch的SGD（1）选择n个训练样本（n<m，m为总训练集样本数）（2）在这n个样本中进行n次迭代，每次使用1个样本（3）对n次迭代得出的n个gradient进行加权平均再并求和，作为这一次 mini-batch下降梯度（4）不断在训练集中重复以上步骤，直到收敛。
1.1K50编辑于 2022-09-02 - 来自专栏阅读笔记
梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
image.png 小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Desent，也称Mini-batch SGD）：BGD和SGD二者的折中法，对于m个样本，选取x个子样本进行迭代，且1<x 随机的思想在于每个epoch之前，随机打乱样本顺序，顺序选取n个样本作为batch） （2）在这n个样本中进行n次迭代，每次使用1个样本 （3）对n次迭代得出的n个gradient进行加权平均再并求和，作为这一次mini-batch
4.8K10发布于 2018-12-02 - 来自专栏暴走大数据
Flink SQL流式聚合Mini-Batch优化原理浅析
本文对其中常用的Mini-Batch做个简要的介绍，顺便从源码看一看它的实现思路。 Mini-Batch概述 Flink SQL中的Mini-Batch概念与Spark Streaming有些类似，即微批次处理。 未开启和开启Mini-Batch聚合机制的对比示意图如下。 ? 显然，Mini-Batch机制会导致数据处理出现一定的延迟，用户需要自己权衡时效性和吞吐量的重要程度再决定。 Mini-Batch聚合默认是关闭的。要开启它，可以设定如下3个参数。 注意LocalGroupAggregate和GlobalGroupAggregate就是基于Mini-Batch的Local-Global机制优化的结果，在分析完原生Mini-Batch后会简单说明。
3.6K20发布于 2021-04-21 - 来自专栏大数据成神之路
Flink SQL流式聚合Mini-Batch优化原理浅析
本文对其中常用的Mini-Batch做个简要的介绍，顺便从源码看一看它的实现思路。 Mini-Batch概述 Flink SQL中的Mini-Batch概念与Spark Streaming有些类似，即微批次处理。 未开启和开启Mini-Batch聚合机制的对比示意图如下。 显然，Mini-Batch机制会导致数据处理出现一定的延迟，用户需要自己权衡时效性和吞吐量的重要程度再决定。 Mini-Batch聚合默认是关闭的。要开启它，可以设定如下3个参数。 注意LocalGroupAggregate和GlobalGroupAggregate就是基于Mini-Batch的Local-Global机制优化的结果，在分析完原生Mini-Batch后会简单说明。
1.3K10编辑于 2022-03-11 - 来自专栏杨熹的专栏
为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例
本文知识点： 什么是 mini-batch 梯度下降 mini-batch 梯度下降具体算法 为什么需要 mini-batch 梯度下降 batch， stochastic ，mini batch 梯度下降的比较 中应用举例 ---- 之前写过一篇文章： 如何选择优化器 optimizer 里面对 BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam 进行了比较， 今天对其中的 mini-batch 什么是 mini-batch 梯度下降 先来快速看一下 BGD，SGD，MBGD 的定义， 当每次是对整个训练集进行梯度下降的时候，就是 batch 梯度下降， 当每次只对一个样本进行梯度下降的时候 ---- 2. mini-batch 梯度下降具体算法 ? t 代表第几个子集，从 1 到 5000，因为划分后，一共有 5000 个子集， 1. 为什么需要 mini-batch 梯度下降 当数据集很大时，训练算法是非常慢的， 和 batch 梯度下降相比，使用 mini batch 梯度下降更新参数更快，有利于更鲁棒地收敛，避免局部最优。
1.8K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏爱生活爱编程
神经网络优化算法-mini-batch、Adam、momentum、随机梯度下降
Mini-batch 神经网络训练过程是对所有m个样本，称为batch，如果m很大，例如达到百万数量级，训练速度往往会很慢。 这种梯度下降算法叫做Mini-batch Gradient Descent。 先将总的训练样本分成T个子集（mini-batches），然后对每个mini-batch进行神经网络训练，包括Forward Propagation，Compute Cost Function，Backward Propagation，循环至T个mini-batch都训练完毕。 左图随机梯度下降，右图Mini-batch ? 实现思路： 1. 把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的，之后，X的第i列是与Y中的第i个标签对应的样本。
1K20发布于 2021-01-14 - 来自专栏TechFlow
详解Kmeans的两大经典优化，mini-batch和kmeans++
在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据，一旦数据量过大，由于计算复杂度过大迭代的次数过多，会导致收敛速度非常慢。
3K41发布于 2020-03-26 - 来自专栏决胜机器学习
深层神经网络参数调优（三） ——mini-batch梯度下降与指数加权平均
深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集 2、主要做法 mini-batch只遍历一次样本集，就会对w和b进行多次的优化。 mini-batch，相当于上面两种算法的折中算法，因此同时克服了上面两个问题。 ? 即需要考虑到CPU/GPU的内存，才能最大化的利用mini-batch的优点。 三、总结 在样本量特别大的时候，mini-batch确实有其明显的优势，收敛速度快得多。
3.5K40发布于 2018-03-07 - 来自专栏思考是一种快乐
卷积神经网络的python实现
number 0 Training mini-batch number 1000 Training mini-batch number 2000 Training mini-batch number 6000 Training mini-batch number 7000 Training mini-batch number 8000 Training mini-batch number 9000 Training mini-batch number 295000 Training mini-batch number 296000 Training mini-batch number 297000 number 0 Training mini-batch number 1000 Training mini-batch number 2000 Training mini-batch number 6000 Training mini-batch number 7000 Training mini-batch number 8000 Training mini-batch number 9000
1.5K20发布于 2019-09-23 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
精华 | 几种梯度下降方法对比【收藏】
这里主要介绍Mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent（SGD）以及对比下Batch gradient descent、mini-batch 可以看到SGD的代价函数随着迭代次数是震荡式的下降的（因为每次用一个样本，有可能方向是背离最优点的） 三、Mini-batch gradient descent mini-batch gradient 现在深度学习中，基本上都是用 mini-batch gradient descent，（在深度学习中，很多直接把mini-batch gradient descent（a.k.a stochastic mini-batch gradient descent）简称为SGD，所以当你看到深度学习中的SGD，一般指的就是mini-batch gradient descent）。 下面是mini-batch gradient descent的代价函数随着迭代次数的变化图： ?
1K10发布于 2018-09-29 - 来自专栏书山有路勤为径
Optimization Algorithms
你需要决定的变量之一是mini-batch的大小，m就是训练集的大小，极端情况下，如果mini-batch的大小等于m，其实就是batch梯度下降法，在这种极端情况下，你就有了mini-batch X{ 1} , Y{1}，并且该mini-batch等于整个训练集，所以把mini-batch大小设为m可以得到batch梯度下降法。 另一个极端情况，假设mini-batch大小为1，就有了新的算法，叫做随机梯度下降法，每个样本都是独立的mini-batch，当你看第一个mini-batch，也就是X{1}和Y{1}，如果mini-batch 实际上你选择的mini-batch大小在二者之间，大小在1和m之间。 所以我经常把mini-batch大小设成2的次方。 ?
59510发布于 2018-08-29 - 来自专栏Michael阿明学习之路
02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W2.优化算法
Mini-batch 梯度下降 2. 理解 mini-batch 梯度下降 3. 指数加权平均数 4. 理解指数加权平均数 5. 指数加权平均的偏差修正 6. 动量Momentum梯度下降法 7. Mini-batch 梯度下降 在巨大的数据集上进行训练，速度非常慢，如何提高效率？ 把训练集分割为小一点的子集（称之 mini-batch）训练 batch 梯度下降法：指的就是前面讲的梯度下降法，可以同时处理整个 训练集 mini-batch：每次处理的是单个的 mini-batch 理解 mini-batch 梯度下降 ? mini-batch 梯度下降，每次迭代后 cost 不一定是下降的，因为每次迭代都在训练不同的样本子集，但总体趋势应该是下降的 mini-batch 的 size 大小： 大小 = m，就是batch
39010发布于 2021-02-19 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
[DeeplearningAI 笔记]第二章 2.1-2.2_mini-batch 梯度下降法
2.1 mini-batch gradient descent mini-batch 梯度下降法 我们将训练数据组合到一个大的矩阵中 在对整个数据集进行梯度下降时,你要做的是,你必须训练整个训练集 后就对模型的权值进行梯度下降的算法叫做 mini-batch 梯度下降法. 2.2 理解 mini-batch 梯度下降 在 batch 梯度下降中,每次迭代你都需要遍历整个训练集,可以预期正常情况下每次迭代的成本函数都会下降 你需要决定的变量之一就是 mini-batch 的大小,m 就是训练集的大小. 极端情况下,如果 m=mini-batch,其实就是batch 梯度下降法.在这种极端情况下,假设 mini-batch 大小为 1 一次只处理一个,就有了新的算法,叫做随机梯度下降法. 不然如果数据量较大,一般的 mini-batch 大小为 64 到 512,考虑到计算机的结构,一般来说,mini-batch 的值取 2 的幂次方数比较合适,会相应的加快训练速度.
92720发布于 2020-08-14 - 来自专栏我爱计算机视觉
视频数据训练太慢？试试UT-Austin&FAIR提出的多重网格训练，加速4.5倍，还能提点！
3D CNN视频模型使用mini-batch优化方法（如SGD）进行训练。mini-batch形状B×T×H×W （mini-batch大小×帧数×高度×宽度）通常在整个训练过程中保持不变。 直观地说，如果作者在训练早期使用时间和空间尺寸相对较小的大型mini-batch (“粗粒度网格”)，然后使用时间和空间尺寸较大的小型mini-batch(“细粒度网格”)。 Grid Scheduling 作者使用mini-batch优化器，它以单个mini-batch迭代作为其最基本的调度单元，在该迭代中执行一次模型更新。 在更改网格时，mini-batch大小始终根据样本的形状进行缩放，以便mini-batch的FLOPs大致保持不变。 Multigrid Properties 多重网格训练依赖于数据和模型的两个属性。 同样的随机网格策略应用于目标mini-batch形状的样本数据。
1.3K11编辑于 2022-01-20 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
[改善深度神经网络] Optimization algorithms习题解析
解答： 选项1是肯定的，一个mini-batch的数据小于总样本，所以仅就一次迭代而言，mini-batch是快于整批迭代的。 一个epoch的mini-batch梯度递减迭代无法完全向量化所有样本，存在for循环，所以速度慢于整批迭代。 mini-batch梯度递减迭代需要for循环处理不同批次的数据，所以选项3也是错误的。 答案是选项1 ? 解答： 如果mini-batch的大小为m，就是批量梯度递减迭代，而mini-batch的大小为1，就退化为随机梯度递减迭代，无法享受到向量化带来的好处。 答案选项2、4 ? 解答： Adam优化用于mini-batch梯度递减，而不是批量梯度递减。 所以答案是选项2。
64420发布于 2019-07-01 - 来自专栏SimpleAI
【DL碎片2】神经网络中的优化算法
与RMSprop算法结合） 一、Mini-batch GD mini-batch是相对于batch来说的，后者我们前面说过，是走完一个epoch才把参数更新一次，这样其实很慢。 mini-batch就是为了解决这个问题的，我们可以把5百万的样本分成一块一块的，比如1000个样本一块，称为一个mini-batch，这样我们就有5000个mini-batch。 这就是mini-batch GD方法。 口说无凭，现在我做个实验验证一下是不是mini-batch 更好： 实验条件： 三层神经网络，learning-rate=0.0007，batch size=300，mini-batch size=64 再看mini-batch GD： ? ? 哇塞，效果不错！
52341发布于 2018-10-25 - 来自专栏机器之心
二阶优化！训练ImageNet仅需35个Epoch
当每个模型的 mini-batch 大小保持不变，以增加计算/通信比时，整个系统上的 mini-batch 大小会随着进程数量成比例增长。 在 Mini-batch 大小超过某一点之后，验证准确率就会开始下降。 研究人员认为在大 mini-batch 训练中，每一个 mini-batch 都会更具统计稳定性，通过二阶优化方法可能会展现优势。 通过仅仅 35 个 epoch 的训练，研究人员即实现了 75% 的 top-1 准确率，其中 mini-batch 大小不到 16,384——而即使 mini-batch 达到了 131,072，准确度也为 在 35 个 epoch 内，我们的方法把低于 16,384 的 mini-batch 收敛到了 75% 的 Top-1 验证准确率，而即使是 mini-batch 大小为 131,072 时，我们花费
1.3K40发布于 2018-12-21 - 来自专栏Python编程爱好者
不愧是京东，面试超开心。。。
下面咱们好好聊聊~ 一般来说，选择合适的mini-batch大小对于随机梯度下降（SGD）等优化算法的性能至关重要。 不同的问题和数据集可能需要不同的mini-batch大小。 在选择合适的mini-batch大小时，需要平衡计算效率和模型收敛性能。 核心原理 1. Mini-Batch梯度下降的原理： SGD通过每次使用一小批次（mini-batch）的样本来估计梯度，然后更新模型参数。这相比使用整个数据集的批量梯度下降更具计算效率。 Mini-batch的引入可以减少梯度估计的方差，有助于更快地收敛。 2. 选择合适的Mini-Batch大小： 小Batch（比如1）： 优点：更频繁的更新参数，有助于快速收敛。 mini-batch的梯度。
27810编辑于 2024-01-20 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
训练数据量中关于batch_size，iteration和epoch的概念
神经网络的学习也是从训练数据中选出一批数据（称为 mini-batch，小批量），然后对每个mini-batch进行学习。 比如，从60000个训练数据中随机选取100个数据，用这100个数据进行学习，这种学习方式成为 mini-batch 学习。 用mini-batch的方法定义batch_size，把数据分成小批量，每小批的大小batch_size=100iteration迭代，即训练学习循环一遍（寻找最优参数（权重和偏置））。 比如，对于1000个训练数据，用大小为100个数据的mini-batch（batch_size=100）进行学习时，重复随机梯度下降法100次，所有的训练数据就都被“看过”了。 （即：遍历一次所有数据，就称为一个 epoch）实例训练数据量：60000 mini-batch方法：batch_size = 100 迭代次数：iteration = 30000 平均每个epoch的重复次数
4.6K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏小詹同学
刷新纪录 | 74.7 秒训练完 ImageNet！2048 GPU 暴力出奇迹
在对 large mini-batch 进行训练时，SGD 更新的数量随着小型批大小的增加而减少，因此提高 large mini-batch 的最终验证精度是一个很大的挑战，本文采用了以下技术。 其它技术：据报道，标签平滑提高了 32,768 个 mini-batch 的准确性。本文也采用了这种方法，并对 81920 个 mini-batch 进行了精度改进。 这些值在 large mini-batch 上变得不准确；因此，本文调整了一些超参数来优化移动平均线。 B. 图 3：在 49152 个或更大的 mini-batch 训练中，top-1 验证精度的变化 图 3 显示了 81,920 个或更大的 mini-batch 训练中 top-1 验证精度的结果。 因此，使用大的 mini-batch 是一个很大的挑战，我们尝试使用尽可能大的 mini-batch。
86020发布于 2019-05-05
腾讯云开发者
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