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3.最优化问题
1.小批量数据梯度下降 在大规模的应用中（比如ILSVRC挑战赛），训练数据可以达到百万级量级。如果像这样计算整个训练集，来获得仅仅一个参数的更新就太浪费了。一个常用的方法是计算训练集中的小批量（batches）数据。例如，在目前最高水平的卷积神经网络中，一个典型的小批量包含256个例子，而整个GraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs——论文笔记
背景 本文是斯坦福大学发表在2017年nips的一篇文章，不同于deepwalk等通过图结构信息，在训练之前需要所有节点的embedding信息，这种方法对于那些没有见过的node节点是没办法处理的，概括的说，这些方法都是transductive的。此文提出的方法叫GraphSAGE，针对的问题是之前的网络表示学习的tran适用于多品种小批量的生产过程的控制图
适用于多品种小批量的生产过程的控制图 这个控制图有点懵逼了。这个内容，至少让我们知道，有这么一个控制图可以适用于多品种小批量的生产过程。具体的应用可以查找其它的资料。如果不需要，就别往下看了。知道有这么一类控制图就可以了。 标准控制图方法较适合于长时间的生产运行。小批量随机梯度下降法
文章目录 写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献 写在前面 小批量随机梯度下降法（Mini-batch Stochastic Gradient Decent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物 小批量随机梯度公式 我们可以看出当b=1时，小批量随机下降法就等价与SGD；当b=N时，小批量就等价于全批量。所以模型训练和参数优化
文章目录 一 模型训练1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则 二 超参优化1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数2）让学习率从高逐渐降低3）宽泛策略4）小批量数据(mini-batch)大小不必最优 一机器学习——小批量梯度下降
在了解了经典的梯度下降和随机梯度下降，并且知道其不同之处主要在于迭代过程中目标函数选择的不同。经典梯度下降虽然稳定性比较强，但是大样本情况下迭代速度较慢；随机梯度下降虽然每一步迭代计算较快，但是其稳定性不太好，而且实际使用中，参数的调整往往更加麻烦。 所以，为了协调小批量excel数据导入oracle
前提是小批量数据，大批量的还是建议用sqlloader 使用PLSQL Developer工具，这个可是大名鼎鼎的Oracle DBA最常使用的工具。在单个文件不大的情况下(少于100000行)，并且目的表结构已经存在的情况下——对于excel而言肯定不会超过了，因为excel文件的最大行为65536—— 可以全选数据COPY ,【deeplearning.ai】深度学习(4)：优化神经网络(2)
吴恩达老师DeepLearning.ai课程笔记 【吴恩达Deeplearning.ai笔记一】直观解释逻辑回归 【吴恩达deeplearning.ai笔记二】通俗讲解神经网络上 【吴恩达deeplearning.ai笔记二】通俗讲解神经网络下 深度网络不好使？吴恩达老师带你优化神经网络(1) 想提高一个深层神经网络的训练效率，机器学习：梯度下降
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是梯度下降? 梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。 成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。 为什么我们需要梯度下降? 在神经网络按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论（15）
大规模机器学习-学习大数据集 数据越多，自然训练效果越好，在训练过程中，过拟合与欠拟合的指标通过绘图确定，据此调整超参数。 在此前的批梯度下降法的过程中，当数据集过大时候，由于如下计算式子中要求遍历所有数据得到一次更新，其计算成本过于昂贵。因此，如果裁剪数据集的大小，如果也能够达