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方差缩减梯度算法

方差缩减梯度算法

方差缩减梯度算法(Variance-Reduced Gradient Methods)

方差缩减梯度算法是机器学习中优化随机梯度下降(SGD)的一类重要技术,旨在减少梯度估计的方差,从而加速收敛并提高稳定性。其核心思想是通过引入校正项或周期性全梯度计算,平衡随机梯度的方差与计算效率。


核心原理

传统SGD每次迭代仅使用一个样本的梯度,导致方差较大,可能使优化过程震荡甚至发散。方差缩减算法通过以下方式改进:

  1. 周期性全梯度计算:定期计算全梯度(如每K个迭代),作为基准梯度。
  2. 梯度校正:在随机梯度中加入校正项(如历史梯度与当前梯度的差异),降低方差。
  3. 梯度累加:维护每个样本的梯度历史,减少重复计算。

典型算法
  1. SVRG(Stochastic


http://www.kler.cn/a/585868.html

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