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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。

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例如，SGD的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...分桶 (bucketing) 将一个特征（通常是连续特征）转换成多个二元特征（称为桶或箱），通常根据值区间进行转换。例如，您可以将温度区间分割为离散分箱，而不是将温度表示成单个连续的浮点特征。...通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词。表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。...因此，制造商可能应该根据这三个形心确定毛衣尺寸。请注意，聚类的形心通常不是聚类中的样本。上图显示了 k-means 应用于仅具有两个特征（高度和宽度）的样本。...动量 (Momentum) 一种先进的梯度下降法，其中学习步长不仅取决于当前步长的导数，还取决于之前一步或多步的步长的导数。动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。

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Pytorch实现线性回归模型

在我们的例子中，backward() 方法被调用在一个张量（即损失函数的输出）上。...这是因为在 PyTorch 中，backward() 方法用于计算某个张量（通常是损失函数的输出）相对于所有需要梯度的参数的梯度。...中，任何需要进行梯度计算的张量都可以使用 backward() 方法来帮助进行梯度更新。...我们看一下训练后的效果：可以看到经过重复训练几乎和原本的真实直线吻合，我们在每次epochs后都会记录平均损失，看一下平均损失的下降趋势：回顾：随机梯度下降算法（SGD） from sklearn.linear_model...import SGDRegressor 随机梯度下降算法（SGD）每次迭代时, 随机选择并使用一个样本梯度值由于FG每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，而实际问题中经常有上亿的训练样本，故效率偏低

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