1樓：li Eta
1. SGD如何判斷收斂
判斷收斂一般是看梯度的2-norm是不是足夠小，對於SGD也就是所有樣本的梯度和的2-norm。顯然，在實行SGD的時候，不可能每一步都檢視所有梯度的值（遍歷所有樣本計算量太大），所以，往往是每隔一段時間檢視一次梯度和的2-norm，判斷是否滿足精度要求。
2. 樣本較少遍歷一遍不收斂要怎麼辦
只遍歷一遍那叫online gradient descent。SGD是允許多次遍歷的。
2樓：
我個人經驗：通過估計每遍遍歷後error變化來判斷收斂。如果變化量小於乙個預設閾值，就認定收斂。我使用較大資料，至少遍歷幾十遍才會收斂。
3樓：dfdrftgga
梯度下降的正向傳播過程：
1隨機的從訓練資料集選出一部分資料作為樣本資料，作為輸入層的變數。
2通過最早初始化的權重和bias，計算每一層的輸入分別點乘權重的總和，作為當前神經節點的輸出，也是啟用函式的輸入。層層正向在隱層傳播，直達輸出層
3通過輸出層啟用函式，得到最終輸出。如果想解決的是回國問題，輸出層啟用函式就是恒等函式，若是二元分類問題，就是sigmoid啟用函式。
4通過梯度下降法，調整初始化引數。為了讓損失函式值減小，從而求和權重引數的梯度，也就是偏導數。
SGD解決了梯度下降的兩個問題： 收斂速度慢和陷入區域性最優。修正部分是權值更新的方法有些許不同。
但是如果樣本資料特別稀疏，SGD分類器容易導致產生比如50000個訓練樣本和50000個特徵。
隨機梯度下降的優點是：效率較高,易於實現
隨機梯度下降的缺點包括：
1.SGD requires a number of hyperparameters such as the regularization parameter and the number of iterations.
2.對 feature scaling(特徵縮放wiki:https://
zh.wikipedia.org/wiki/
特徵縮放)比較敏感.
為什麼隨機梯度下降方法能夠收斂？
結論 SGD能收斂的根本原因是每次迭代的時候步長會縮減。記住，SGD的學習率 步長是不斷變小的，和BGD不同。在梯度 滿足利普希茨條件，並且 滿足 強凸的前提下 1 理論上，SGD如果步長不變的話，收斂率和BGD一樣都是線性的，即 但是會收斂到乙個極值點的鄰域或者說區間 其中，是極小值，是固定步長 ...
隨機梯度下降是座標下降的一種？
Garden Fai 單純的梯度下降演算法是收斂於部分最優解的，假如要求完成大局最優解的話可以考慮加入退火演算法或許遺傳演算法之類的思維，簡單說就是在查詢過程中不光有根據梯度下降的方向，一起也融入少數的逆向查詢，終究設定乙個收斂域即可。函式的梯度是指它在這一點處增加最快的方向，明顯負梯度方向就是下降...
fluent如何判斷收斂？
Runner 這種殘差圖來看，顯然迭代步數還不夠，等你一直算到平或者規律性波動再來看。一般的收斂標準 1.最大殘差下到1 10 3次方以下 2.進出口流量幾乎相等，偏差 0.5 1和2中的2是優先性更強的條件，2偏差較大時即使1滿足也不算收斂，1不滿足時 殘差也不能太大 2滿足也可以算收斂 Comp...