本篇目录：

• 1、梯度下降法公式
• 2、嵌入式与神经网络(四):DNN算法
• 3、优化算法
• 4、梯度下降有时会陷于局部极小值,但em算法不会
• 5、训练神经网络中的Epoch和Iteration
• 6、深度学习算法标签怎么输入

梯度下降法公式

1、梯度下降法公式为：梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。

2、梯度下降法：[公式]当[公式]很大时，每次迭代计算所有的[公式]会非常耗时。随机梯度下降的想法就是每次在[公式]中random选取一个计算代替如上的[公式]，以这个随机选取的方向作为下降的方向。

3、其中 θ 是参数， J(θ) 是损失函数， α 是学习率， θ J(θ) 是损失函数关于 θ 的梯度。这样不断迭代调整参数，直到损失函数达到最小值，或者迭代次数达到预定值为止。

嵌入式与神经网络(四):DNN算法

1、对于下图的三层DNN，利用和感知机一样的思路，我们可以利用上一层的输出计算下一层的输出，也就是所谓的DNN前向传播算法。

2、深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。

3、在现有的DNN模型中，我们可以将输出层第i个神经元的激活函数定义为如下形式：这个方法很简洁漂亮，仅仅只需要将输出层的激活函数从Sigmoid之类的函数转变为上式的激活函数即可。上式这个激活函数就是我们的softmax激活函数。

4、CNN在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。

5、简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别在哪里呢？区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。

优化算法

一般来说，算法优化是进行网站建设或者是数据模型建设时，常用的一种优化模式。算法优化的目的和意义在于：提升网站的面向能力、图片的展现能力、以及提升读者的便利性。

粒子群算法是一种通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的优化算法，广泛应用于TSP这类组合优化问题、非线性整数规划问题、函数优化等领域。遗传算法则是一种基于生物进化原理的优化算法，广泛应用于机器学习、神经网络训练等领域。

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。

一阶优化算法是使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数E(x），最常用的一阶优化算法是梯度下降。函数梯度导数dy/dx的多变量表达式，用来表示y相对于x的瞬时变化率。

梯度下降有时会陷于局部极小值,但em算法不会

，易陷入局部极小值。BP算法可以使网络权值收敛到一个最终解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最优解，也可能是一个局部极小值。

当然我们可以通过梯度下降来极小化这个函数，借助深度学习库的自动微分系统在实现上也非常容易。

虽然不同的梯度下降算法在具体的实现细节上会稍有不同，但是主要的思想是大致一样的。梯度下降并不会涉及到太多太复杂的数学知识，只要稍微了解过微积分里导数的概念，就足够完全理解梯度下降的思想了。

容易陷入局部最小值，且对于高维问题容易陷入局部最小值。因此，为了提高算法的收敛速度和稳定性，常常采用不同的变种来改进基本的梯度下降算法，常见的变种有批量梯度下降算法、随机梯度下降算法和小批量梯度下降算法。

训练神经网络中的Epoch和Iteration

1、Iteration：使用一个batch_size数量的样本训练一次。一个Iteration，参数更新一次。Epoch：所有的样本都训练一次，即（total/batch_size）个Iteration的训练。

2、Iteration ：使用一个batch_size数量的样本训练一次。 一个Iteration，参数更新一次。Epoch ：所有的样本都训练一次，即（total / batch_size）个Iteration的训练。

3、神经网络中epoch与iteration是不相等的 1）batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。

4、神经网络中epoch与iteration是不相等的1）batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。每个epoch都会进行shuffle，对要输入的数据进行重新排序，分成不同的batch。

5、epoch和iteration区别在于数量的问题。iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；比如要做100次iteration才等于做1次epoch训练。

深度学习算法标签怎么输入

1、深度学习算法标签输入：买同款读写器当然可以改数据，一般数据是加密的，甚至是非对称的公钥加密体系。所以只用读写工具读数据是无意义的。毕竟要解密还需要算法和密钥。

2、标签输入：将与图像对应的标签输入到网络中进行训练和优化。在2D-CNN中，标签通常是一个数字或独热编码，表示该图像对应的类别。

3、首先是线性代数。在神经网络中大量的计算都是矩阵乘法，这就需要用到线性代数的知识了。计算向量的余弦相似度也要用到内积运算，矩阵的各种分解办法也出现在主成分分析和奇异值分解中。其次是概率论与统计学。

4、如何保持深度学习？其实简单来说就是电脑芯片的深度挖掘，可以让芯片处于长时间的工作达到保持深度学习。

5、选中标签这个组件后在左边的地3个选则第三个选卡，上面会出现关于这个组件的信息，上面有内容那一行内输入文本，即可在标签内出现，如果是在编译后的程序内在标签那输入文字，你可以用下面我刚刚编好的代码试试。

6、它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前自相关技术。

到此，以上就是小编对于小批量梯度下降和随机下降区别的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。