Keras SGD 隨機梯度下降優化器引數設定

keras 中包含了各式優化器供我們使用，但通常我會傾向於使用 sgd 驗證模型能否快速收斂，然後調整不同的學習速率看看模型最後的效能，然後再嘗試使用其他優化器。keras 中文文件中對 sgd 的描述如下：

keras.optimizers.sgd(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=false)隨機梯度下降法，支援動量引數，支援學習衰減率，支援nesterov動量

引數：

learningrate = learningrate *1/

(1+ decay * epoch)

learningrate =

0.1decay =
0.001

當然，方便起見，我們可以將優化器設定如下，使其學習速率隨著訓練輪次變化：

sgd = sgd(lr=learning_rate, decay=learning_rate/nb_epoch, momentum=

0.9, nesterov=
true
)

對應的學習速率變化公式如下：

learningrate = initiallearningrate * droprate^floor(epoch / epochdrop)

from keras.callbacks import learningratescheduler

# learning rate schedule
defstep_decay
(epoch)
:	initial_lrate =
0.1	drop =
0.5	epochs_drop =
10.0
lrate = initial_lrate * math.
pow(drop, math.floor((1
+epoch)
/epochs_drop)
)return lrate
lrate = learningratescheduler(step_decay)
# compile model
sgd = sgd(lr=
0.0, momentum=
0.9, decay=
0.0, nesterov=
false
)model.
compile
(loss=..
., optimizer=sgd, metrics=
['accuracy'])
# fit the model
model.fit(x, y,..
., callbacks=
[lrate]
)

Keras SGD 隨機梯度下降優化器引數設定方式

sgd 隨機梯度下降 keras 中包含了各式優化器供我們使用，但通常我會傾向於使用 sgd 驗證模型能否快速收斂，然後調整不同的學習速率看看模型最後的效能，然後再嘗試使用其他優化器。keras 中文文件中對 sgd 的描述如下 keras.optimizers.sgd lr 0.01,moment...

梯度下降 隨機梯度下降 批梯度下降

下面的h x 是要擬合的函式，j 損失函式，theta是引數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終要擬合的函式h 就出來了。其中m是訓練集的記錄條數，j是引數的個數。梯度下降法流程 1 先對 隨機賦值，可以是乙個全零的向量。2 改變 的值，使j 按梯度下降的方向減少。以上式為例 1 對於我們的...

stanford 梯度 梯度下降，隨機梯度下降

一 梯度gradient 在標量場f中的一點處存在乙個向量g，該向量方向為f在該點處變化率最大的方向，其模也等於這個最大變化率的數值，則向量g稱為標量場f的梯度。在向量微積分中，標量場的梯度是乙個向量場。標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向，梯度的長度是這個最大的變化率。更嚴格的說，從歐氏...