如果我们通常应该平均梯度(而不是损失)，为什么我们要对批次中所有元素的损失进行平均？
在机器学习领域，通常我们使用梯度下降算法来优化模型的参数，以最小化损失函数。梯度是损失函数对参数的偏导数，它指示了在当前参数值下，函数的变化方向和速度。在使用梯度下降算法时，我们需要计算每个样本对参数的梯度，并将其用于更新参数。
首先，为什么要使用平均梯度而不是单个样本的梯度？使用单个样本的梯度可能会导致梯度具有很大的方差，从而导致参数更新不稳定。而使用平均梯度可以减小梯度的方差，使参数更新更加平滑和稳定。
接下来，为什么要对批次中所有元素的损失进行平均？这是因为批次中的每个元素都对损失函数有贡献，我们希望通过最小化整个批次的损失来优化模型。将批次中所有元素的损失进行平均可以得到批次的平均损失，从而更好地指导参数更新。
总结起来，使用平均梯度可以减小梯度的方差，使参数更新更加平滑和稳定；对批次中所有元素的损失进行平均可以更好地指导参数更新，从而优化整个批次的模型性能。
根据您的要求，我为您推荐以下腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 云计算：腾讯云计算服务（云服务器、云数据库等）- 详情请参考腾讯云计算服务
- 数据库：腾讯云数据库 TencentDB - 详情请参考腾讯云数据库 TencentDB
- 服务器运维：腾讯云服务器云管理服务（Cloud Virtual Machine, CVM）- 详情请参考腾讯云CVM
- 云原生：腾讯云容器服务 TKE - 详情请参考腾讯云容器服务 TKE
- 网络安全：腾讯云安全产品（云防火墙、DDoS防护等）- 详情请参考腾讯云安全产品
希望以上回答能满足您的要求。
相关·内容
我的loss输出是 tensor([0.0430, 0.0443, 0.0430, 0.0430, 0.0443, 0.0466, 0.0466, 0.0466],
grad_fn=<AddBackward0为什么使用.mean().backward()，即如果我们通常应该平均梯度(而不是损失)，为什么我们要对批次</
浏览 36提问于2020-05-01得票数 1
2回答
当我损失和迭代次数时，在每一个时代之后，损失都会有一个显著的跳跃。实际上，每个迷你批次的损失应该各不相同，但是Keras计算的是小批的移动平均损失，这就是为什么我们获得了一条平滑的曲线而不是任意的曲线。移动平均线的阵列在每一个时代之后都会被重置，因此
浏览 4提问于2022-04-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用自动编码器进行异常检测。因此，我已经完成了对模型的训练，现在我想计算数据集中每个条目的重建损失。这样我就可以将异常分配给重建损失较高的数据点。我尝试过更改批处理大小，但没有太大区别。我必须使用转换为张量部分
浏览 79提问于2019-05-22得票数 1
回答已采纳
我是张量流的新手，并且一直在看示例。我想将多层感知器分类模型重写为回归模型。然而，在修改损失函数时，我遇到了一些奇怪的行为。它在tf.reduce_mean上工作得很好，但是如果我尝试使用tf.reduce_sum，它会在输出中给出nan。这似乎非常奇怪，因为函数非常相似-唯一的区别是平均值除以元素的数量？所以我看不出这个变化是如何引入nan的？它应该用来代替mse。在se中，结果
浏览 0提问于2017-01-31得票数 13
回答已采纳
我在使用内置损失函数中提供的不同的还原方法。特别是，我想比较以下几点。对用reduction="none"计算的每个损失值执行反向传递的平均梯度reduction="mean"产生的平均梯度
平均梯度</em
浏览 0提问于2019-07-05得票数 14
tensorflow如何单独优化批次的元素损失，而不是优化批次损失？ 在对每个批次的损失进行优化时，常用的方法是对所有批次的元素损失进行求和或取其平均值作为批次损失，然后对该批次
浏览 17提问于2019-04-19得票数 0
2回答
SGD背后的核心理念
、、、
Hinton在他的通俗课程中提到了以下事实：
当我们有非常大的数据集并且需要执行小型批处理权重更新时，Rprop实际上不起作用。为什么它不适用于小型批次？嗯，人们试过了，但发现很难让它发挥作用。它不起作用的原因是它违背了随机梯度下降背后的中心思想，即当我们有足够小的学习率时，它会在连续的小批上平均梯度。考虑权重，它得到了梯度0.1在九个迷你<em
浏览 0提问于2020-09-29得票数 3
3回答
在神经网络中，梯度下降会查看整个训练集以计算梯度。成本函数随着迭代的进行而减小。如果代价函数增加，通常是因为错误或不适当的学习率。
相反，随机梯度下降计算每个单个训练示例的梯度。我想知道成本函数是否有可能从一个样本增加到另一个样本，即使实现是正确的并且参数调整得很好。我有一种感觉，代价函数的异常增量是可以的，因为梯度</
浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
如果有人能帮助我澄清或推荐我到一个来源/更好的地方问问题，那就太好了：
1) def loss_function(real, pred)：该函数在特定的时间步骤(例如t)计算损失，在整个批处理中平均计算，我的问题，：似乎损失应该越小，t越大(因为更多的例子是<pad>，我们就越接近最大长度)。那么，为什么损失在整个批中平均，而</em
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
1回答
为什么随机梯度下降不波动
、、、
在间歇梯度下降中，参数是根据随机梯度下降或SGD中所有点的总损失/平均损失来更新的，我们是在每一个点之后更新参数，而不是一个时代。因此，让我们说，如果最后一点是一个离群点，不会导致整个拟合线剧烈波动。或者收敛在像这样的等高线上
浏览 2提问于2020-05-30得票数 0
回答已采纳
我有128个批次大小和大约1000万个数据大小，我将在4个不同的标签值之间进行分类。例如，批处理0都有第三个标签。第一批都有第一批。第二批。等。
浏览 0提问于2020-07-01得票数 2
回答已采纳
2回答
为什么在损失函数中使用平均值而不是总和？ loss = tf.reduce_sum(tf.abs(y_true-y_pred))在Keras源代码中也使用了
浏览 2提问于2018-12-10得票数 2
我想用keras的预训练模型进行迁移学习from tensorflow import keras
使用keras编译/拟合函数进行训练可以收敛keras.losses.SparseCategoricalCross
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
我正在尝试为多个GPU(在一台机器上)检查Tensorflow的初始代码。我很困惑，因为我们从不同的塔，也就是GPU得到了多个损失，据我所知，但loss变量似乎只计算了最后一个塔的损失，而不是所有塔的损失的总和： durati
浏览 2提问于2016-07-24得票数 2
📷假设我们有一个3乘1的神经网络，类似于图像中的神经网络(输入层有3个神经元，输出层有一个神经元，没有隐藏层)，当给神经网络输入一个训练样本(即feature1、feature2、feature3例如，我们有3×3矩阵的训练输入。我们知道，在向神经网络提供一个训练样本时，为了计算新的权重，我们依赖于这个公式: New_weights = Initial_weights - learning_rate×
浏览 0提问于2018-07-07得票数 3
我目前正在尝试放弃使用提要，开始使用队列，以支持更大的数据集。对于tensorflow中的优化器来说，使用队列很好，因为它们只对每个去队列操作计算一次梯度。但是，我已经实现了与执行行搜索的其他优化器的接口，我不仅需要评估梯度，还需要评估同一批的多个点的损失。不幸的是，对于正常的排队系统，每个损失评估都将执行一个去队列，而不是对同
浏览 4提问于2016-12-06得票数 1
回答已采纳
2回答
在我的理解中，一个时期是对整个数据集的任意重复运行，而这些数据集又被分成几个部分进行处理，即所谓的批处理。在每次train_on_batch计算损失后，更新权重，下一批将获得更好的结果。这些损失是my to NNs质量和学习状态的指标。for epoch
浏览 1提问于2019-01-06得票数 7
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
