spark中梯度下降的實現在gradientdescent 中的方法runminibatchsgd 中
1.第一步是取樣並計算梯度
取樣用的是rdd.sample 方法
//sample 方法獲取乙個子集
//根據取樣計算梯度
// rdd.aggregate方法介紹
//aggregate treeaggregate 區別
val (gradientsum, losssum, minibatchsize) = data.sample(false, minibatchfraction, 42 + i)
.treeaggregate((bdv.zeros[double](n), 0.0, 0l))(
seqop = (c, v) => ,
combop = (c1, c2) => )
舉例子來講如果是線性回歸，用的是leastsquaresgradient ，
各種求導方法參見下文。
2.第二步更新權重引數
val update = updater.compute(
weights, vectors.frombreeze(gradientsum / minibatchsize.todouble),
stepsize, i, regparam)
weights = update._1
re**al = update._2
a.梯度計算類
具體的梯度計算類都繼承自gradient
leastsquaresgradient 實現了最小二乘法進行線性回歸的梯度計算方法。
override def compute(data: vector, label: double, weights: vector): (vector, double) =override def compute(data: vector, label: double, weights: vector): (vector, double) = labels is max(0, 1 - (2y - 1) (f_w(x)))
// therefore the gradient is -(2y - 1)*x
val labelscaled = 2 * label - 1.0
if (1.0 > labelscaled * dotproduct) else
}
class ******updater extends updater
}
梯度下降演算法實現
梯度下降演算法的原理及實現。一.梯度下降的演算法方程式為 二.方程式詳解 引數 1.表示網路中需要訓練的引數。2.表示學習率。表示影象中一點的斜率。含義 假設乙個二次函式，初始位置在曲線上藍色點，如果學習率 設定過大，則 的每一次更新幅值將會很大。如此，若藍點已非常接近最低點，則下一次引數更新的更新...
梯度下降演算法 梯度下降演算法為何叫梯度下降？
首先，我們知道乙個演算法的名字可以很好地去解釋乙個演算法，那麼梯度下降演算法是什麼呢？很明顯的，就是用梯度這個工具來解決問題的一種演算法。解決什麼問題呢？如何在乙個函式曲面的某一點，找到乙個函式值變化最大的方向。比如 我們站在山上的某一點，我們想要以最快的速度上山，但是我們的步子大小是一定的，那麼最...
tensorflow實現梯度下降演算法
假設每次生成資料的公式為 每次計算出的損失函式為 這裡使用平方損失函式 每次採用梯度下降演算法，將梯度 設定為0.001，梯度下降公式為 將data初始化為二維的對應陣列 defgetloss w,b totalloss 0.0 radientw 0.0 radientb 0.0for i in r...