1樓：昨日如風如風
是一bai個凸du函式，也就是一個類似zhi於開口向上dao的碗，它一回
擬合函式最終一定會收斂到全域性最優解
如果損失函式是非凸函式則不一定，因為引數初值的設定必然影響最終收斂的位置，能否達到全域性最優解主要取決於引數初值的設定。
批量梯度下降法就是最普通的梯度下降法而已，相比於隨機梯度下降法來說只是更容易收斂到全域性最優點，這是由於批量操作在一定程度上起到了淹沒噪聲影響的作用。但是，批量梯度下降法在損失函式為非凸函式的情況下仍然不能保證一定可以達到全域性最優點。
2樓：匿名使用者
梯度下降和隨機
來梯度下降之間的自
關鍵區別：
1、標準梯度下降是在權值更新前對所有樣例彙總誤差，而隨機梯度下降的權值是通過考查某個訓練樣例來更新的。
2、在標準梯度下降中，權值更新的每一步對多個樣例求和，需要更多的計算。
3、標準梯度下降，由於使用真正的梯度，標準梯度下降對於每一次權值更新經常使用比隨機梯度下降大的步長。
4、如果標準誤差曲面有多個區域性極小值，隨機梯度下降有時可能避免陷入這些區域性極小值中。
相關知識：
1、梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
缺點：（1）靠近極小值時收斂速度減慢。
（2）直線搜尋時可能會產生一些問題。
（3）可能會「之字形」地下降。
2、隨機並行梯度下降演算法，簡稱spgd演算法。作為一種無模型優化演算法，比較適用於控制變數較多，受控系統比較複雜，無法建立準確數學模型的最優化控制過程。
為什麼隨機梯度下降方法能夠收斂？
3樓：三木森
其實這個還是要好好的看看**，然後讓導師再給你好好的講解一下吧，我這裡只能說我自己的理解。
首先要知道什麼是隨機並行梯度下降演算法。其實等於沒有模型的優化的演算法，就是更加的適用於那種控制變數比較多的，但是系統比較複雜的，又沒有辦法準確的去建立數學模型的優化控制的過程。
其實我個人覺得是期望收斂而已吧，因為我們在進行梯度估計的時候，基本上是提高梯度的估計精確度，然後實施以下正向擾動和負向擾動的，基本上兩次擾動後，所有的函式值都會指示出梯度的估計。
其實我們知道在遇到一些比較複雜的都會選擇建模，那麼在模型訓練的時候。基本上我們是把代價函式作為非凸的，那麼獲得的都是區域性最優。這樣就不確定是不是可以收斂到全域性最優的效果了。
在區域性最優的時候，引數的表現是基本穩定下來，不再發生任何變化。既然使用的資料少（隨機梯度下降法就用的資料少）可能無法找到區域性最優值，因為在很大概率上，它確實是能夠靠近的，又不用那麼大的計算量，所以就被廣泛使用了。
所以說我覺得其實都是期望收斂而已。
其實我覺得我說這麼多，不一定說明白啥，基本上我個人是覺得對於這種隨機梯度下降的方法是期望收斂而已，真的是沒有辦法確定是否收斂的。
畢竟我沒有**專業，更沒有導師專業，我只是用我自己的知識能力去回答的問題，所以說我由衷的建議你去看**，看不懂就去問導師了，那才是正道啊，像我們這種人，畢竟沒有那麼專業，我害怕讓你誤入歧途。
4樓：martha小嘟熊
梯度下降法是一個一階最優化演算法，通常也稱為最速下降法。要使用梯度下降法找到一個函式的區域性極小值，必須向函式上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜尋。
梯度下降法的優化思想
是用當前位置負梯度方向作為搜尋方向，因為該方向為當前位置的最快下降方向，所以也被稱為是最速下降法，最速下降法越接近目標值，步長越小（cost函式是凸函式，比如x^2梯度就是越來越小），前進越慢。
梯度下降法的缺點
靠近極小值時速度減慢。
直線搜尋可能會產生一些問題。
可能會「之字型」地下降。
梯度下降收斂速度慢的原因：
梯度下降中，x =φ(x) = x - f'(x)，φ'(x) = 1 - f''(x) != 0極值領域一般應該不會滿足為0。則根據高階收斂定理2.
6可以梯度下降在根*x附近一般一階收斂。
梯度下降方法中，負梯度方向從局來看是二次函式的最快下降方向，但是從整體來看卻並非最好。
梯度下降最優解
梯度下降法實現簡單，當目標函式是凸函式時，梯度下降法的解是全域性解。一般情況下，其解不保證是全域性最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
mini-batch gradient它還是採用了batch的思路，也就是所有樣本一起更新。和batch不同的是mini，在求解方向的時候選擇了一部分樣本一起更新，這樣就減少了計算量，同時它又不像sgd那樣極端只使用一個樣本，所以保證了方向的精確性。
梯度下降法matlab程式
5樓：唯愛琦楊戩愛你
因為這是批量梯度下降法
自適應梯度下降法為什麼可以自動的調整梯度
梯度下降法是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是回求解無約 束優化問題最簡答單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。梯度下降法可以用於求解...
利用梯度下降法求解為什麼損失值先下降一段時間，後逐漸上升
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。梯度下降法 gradient...
上升一定用正數表示,下降一定用負數表示,對嗎
如果規定上升為正數,則下降一定用負數表示。如果你非要規定上升為負數,則下降一定用正數表示。上升 下降是一對意義相反的量。錯誤負數表示正數的上升表明下降 嚴格意義上來說這種說法不對。例如數字9,下降一位數是8,8是正數,而不是負數。錯也可以用負數表示上升,正數表示下降 用正數表示的量和用負數表示的量有...