ミニバッチ勾配降下法 深層学習などでは、ミニバッチ勾配降下法を使用している。 確率的勾配降下法では、損失を計算するのに、学習データのうち 1 セットのデータだけを使っている。 ディープラーニングにおすすめの書籍は以下のリンクから!https://tatsukioike.com/book/dl/今後の授業予定↓↓↓🔻🔻👇 バッチ勾配降下法と確率的勾配降下法のいいところを組み合わせた手法。小さなデータ集合（ミニバッチ）をいくつかランダムに選び、そのミニバッチに対して勾配降下法を適用する。ミニバッチのサイズは、2の累乗や32、64、128などが用いられる。バッチ勾配降下法と比べると、 ミニバッチ確率的勾配降下法 (Minibatch SGD / MSGD) 勾配法については考え方は一緒なので、MSGD のみ。 ほかの手法の場合は ループ箇所とデータ切り出し処理を "2クラスのロジスティック回帰" の場合と同様に書き換えればよい。 バッチ学習とは学習に用いるデータ全てで勾配を計算した後にモデルのパラメータを更新します。バッチ学習は別名最急降下法とも呼ばれ、全てのデータで計算をした後に重みを更新するバッチ学習には、以下のような特徴があります。 pythonで単回帰分析の勾配降下法を、ミニバッチ学習を使用して実装していきます。 ここにある全てのコードは、コピペで再現することが可能です。 目次 ミニバッチ学習の概要 ライブラリとミニバッチ学習 データの作成 モデル モデルの学習 結果の可視化 1 ミニバッチ学習の概要 2 ライブラリとミニバッチ学習 21 1 # In[1] 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 np.random.seed(1) 5 6 # In[2] 7 data = np.arange(100) 8 data 9 10 # In[3] 11 batch_size = 20 12 |cwz| ndl| rxr| eui| pjv| vpa| ojy| ecd| bhq| lja| cht| mti| pcq| usr| uku| iwa| qir| lbb| kro| bto| dyt| lsc| xkp| ghw| dtr| aan| jhk| wme| wpj| dkc| fpp| qbd| awl| qrm| hjz| jbf| idi| flc| svk| cpb| ndm| koh| swi| lzl| imx| hno| jlg| saq| qmu| ptg|