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ML_Scaling to Huge Datasets & Online Learning
阅读量:6094 次
发布时间:2019-06-20

本文共 282 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

 

梯度下降 VS 随机梯度下降
算法 每次迭代耗时 收敛速度 参数的敏感性
梯度下降Gradient 对大数据集慢 较慢 适中
随机梯度下降Stochastic Gradient 较快

 

 

随机梯度下降能更快地达到较大的对数似然值,但噪声更大

Explore the effects of step sizes on stochastic gradient ascent(步长对随机梯度上升的影响)

 

 

步长太小,收敛速度太慢;步长较大,震荡较大;步长异常大,不收敛

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sxbjdl/p/5772446.html

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