sg优化有什么用,什么叫sg优化
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各种优化器的总结和比较https://blog.csdn.net/weixin _ 4017 09 02/article/details/80092628
损失函数优化
损失函数：为了评价模型拟合的质量，通常用损失函数来衡量拟合的程度。函数损失最小意味着拟合最好，对应的模型参数就是最优参数。在线性回归中，损失函数通常是样本输出和假设函数之差的平方。
优化损失函数就是使损失函数收敛到某个值，这表明模型是最优的。
梯度下降优化法的体会
sggdmnagada gradada三角洲adamnadam的发展历史。之所以不断提出更多的优化方法，是因为引入了动量动量的概念。
2.梯度下降法调谐
梯度下降法就像一个被蒙住眼睛的人下山。每次都是往负梯度最大的方向。再进一步，走一步后，比较前后的区别。
如果下降小于某一阈值，则认为已经到达谷底；如果下降大于阈值，它将继续，直到到达谷底。
在梯度下降法中，调整对三个要素很重要，即步长、初始值和归一化。
1)步长：又称学习因子，决定梯度下降迭代中梯度负方向的步长长度。
步长太小，收敛慢，步长太大，离最优解很远。所以从小到大需要分别测试，选择最佳方案。
(2)(初始值)当初始值随机选取，损失函数为非凸函数时，找到的解可能是局部最优解，需要多次检验。
从局部最优解中选择最优解。当损失函数是凸的时，得到的解就是最优解。
(3)规格化)如果不规格化，收敛会变慢，会产生词根。
3.BGD SDG MBGD
梯度下降BGD
Gradient=NP.dot(xtrains，loss )/m #将所有样本相加，除以样本数。
=-*梯度
随机梯度下降
gradient=loss[index 1]* x[index 1]#只有此点用于更新计算。
=-*梯度。T
定量包装机
计算斜率时，请使用所有样本，以确保每次计算的斜率处于当前最佳方向。
优点：如果迭代次数少，损失函数是凸的，可以保证收敛到全局最优解；如果是非凸函数，可以收敛到局部最优(结果的精度)。
缺点：训练速度慢(时间，每次训练需要的时间)；大内存(需要空间；不支持在线更新。
新币：
就像BGD一样，梯度计算中不使用所有M个样本的数据，而只选择一个样本J来区分梯度计算。
优点：支持在线更新，训练速度更快；跳出局部最优解的概率
缺点：容易收敛到局部最优，容易陷入，迭代次数多。
4.yedbq方法
基本思想是引导损失函数的二阶孤子展开。本质上yedbq方法是二次收敛，梯度下降是一次收敛，所以yedbq方法更快。
梯度下降法只需要从你当前的位置一步步选择梯度最大的方向。yedbq方法在选择方向时，不仅考虑斜率是否足够大，还考虑未来。
斜率是否会变大。所以可以说yedbq法比梯度下降法看得更远，能更快的触底。
(yedbq方法着眼于更长远，请不要拐弯抹角；相反，梯度下降法只考虑局部最优，没有全局思想。) )
5.动量优化器
Momentum旨在加速学习，尤其是处理高曲率、小但一致的梯度或嘈杂的梯度。
动量算法观察历史梯度(动量)。如果当前梯度的方向与历史梯度一致，则表明当前采样不可能是异常值。
如果这个方向的坡度加强了，而t
通过增加项，可以在不改变梯度方向的维度上加快更新速度，在改变梯度方向的维度上降低更新速度，从而加速收敛，减少震动。
超级参数设定值：一般在0.9左右。
缺点：就像沿着一个斜坡盲目的滚动，上坡的时候，如果先知知道需要减速，适应性会变好。
6.Nag(NesterovMomentum).
在动量法中，斜率方向由累积动量和当前斜率法确定。与其看现在的坡度方向，不如先看如何随着累积的运动量前进，再决定如何前进。
希望你能提前知道球滚下来的时候斜坡会上升到哪里。这样做，球在遇到上坡之前就会提前开始减速，很难陷入局部最优解。
7.ada网格(adaptivegradientalgorithm)。
自适应梯度法。有一种方法，通过记录每次迭代的前进方向和距离，针对不同的问题自适应地调整学习速率。
关于；在…各处；大约
具有较低频率参数用较大的更新；相反，对于具有较高频率的参数，采用较小的更新。
8.RMSprop
Adagrad会累加所有之前的梯度平方，而RMSprop只计算对应的平均值，所以可以缓解Adagrad算法学习速率下降快的问题。
9.圣经》和《古兰经》传统中）亚当（人类第一人的名字
Adam是适应学习速度的另一种方法。综合以上算法，以SGD为初始算法，Momentum为其加上一阶动量(历史梯度的累积)。
AdaGrad和RMSProp在其中加入了二阶动量(历史梯度的平方累加)，Adam是一阶动量和二阶动量算法的结合。
10.那达慕
亚当是主人，那达慕=亚当唠叨。
梯度下降代码实现
https://www.jianshu.com/p/f5049e8a27d0
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