深度学习入门之SGD随机梯度下降法

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-03-26 18:50:51

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sgd

SGD

SGD为随机梯度下降法。用数学式可以将 SGD 写成如下的式（6.1）。
在这里插入图片描述
这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为 ∂L/∂W 。 $η$ 表示学习率，实际上会取 0.01 或 0.001 这些事先决定好的值。式子中的←表示用右边的值更新左边的值。

如式（6.1）所示，SGD 是朝着梯度方向只前进一定距离的简单方法。现在，将 SGD 实现为一个 Python 类（为方便后面使用，将其实现为一个名为 SGD 的类）。

class SGD:
    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr#学习率

    def update(self, params, grads):
        for key in params.keys():
            params[key] -= self.lr * grads[key1
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