小批量第5页

Layer Normalization（层规范化）

：LayerNormalization训练深度神经网络需要大量的计算，减少计算时间的一个有效方法是规范化神经元的活动，例如批量规范化BN（batchnormalization）技术，然而，批量规范化对小批量大小

寂静的以·2023-08-27 10:21

【Oracle之导入大批量数据】使用Oracle中的sqlldr将Excel中的大批量数据导入数据库表中

二、操作流程通过可视化操作工具PLSQL向表中导入数据的方法很多，小批量数据最简单的方法是直接复制粘贴即可，但当数据到达一定的量级后，可以采用Oracle中的sqlldr方法进行导入。

啊啦哆哆·2023-08-27 02:43

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

它每次迭代时从训练数据中随机选择一个小批量（mini-batch）的样本来计算梯度，然后使用梯度的相反方向更新模型参数。这一过程被

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

第一次打卡-2020-02-13

优化函数-随机梯度下降在求损失函数数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降被广泛使用。它的算法很简单：先选取一组模型参数的初始值，如随机选取；接下来对参数进行多次迭代，使每次迭代都可能降低损失函数的值。

Vivus·2023-08-24 05:21

汽车零部件企业工厂数字化改造5大核心价值

伴随近年来整车制造企业越来越多、以及各个车企的品牌、车型多元化战略，汽车零部件的生产也逐渐向多品种小批量转变，这也就要求汽车配件生产企业具有更高的柔性、敏捷性。

慧都科技智能制造·2023-08-24 00:45

神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法

概念小批量梯度下降法（Mini-BatchGradientDescent）是梯度下降法的一种变体，它结合了批量梯度下降（BatchGradientDescent）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent

丰。。·2023-08-23 06:00

夹具、治具、模具零件加工、云MES系统解决方案

夹具、治具、模具零件、自动化零件属于典型的多品种、小批量生产模式，模具零件和自动化零件一般属于单件生产或者散件生产，大部分机械加工企业都有这样的管理困惑，市面上通用的ERP系统和MES系统都无法满足这种多品种小批量

万界星空科技·2023-08-22 20:46

工作就是为了赚钱，不要总谈情怀，别净扯些没有用的

原来，业务投诉工程小批量的样品交付跳票（未按时交付），现在客户要扣业务季度考核分，把事业部老总投诉到老板那里去了，才上演了上面一幕。

职场阿良·2023-08-21 15:00

[论文笔记]Layer Normalization

批归一化(Batchnormalization,BN)利用小批量的训练样本中神经元累加输入的分布来计算均值和方差，然后用这些统计量来对每个训练样本中神经元的累加输入进行归一化。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

发动机自动启停到底是省油还是毁车

随后，很多汽车品牌都对该技术产生了浓厚的兴趣，开始小批量试装该系统。但是一件事物都有它的两面性，比如发动机自动启停技术。

谈车说车·2023-08-20 13:19

新零售战略底层逻辑

一、新零售主要特征1.传统零售与新零售从商家视角来看，传统零售是一种大批量买进小批量卖出的商业业态。我讲的新零售跟别人不一样，不站在商家视角，也不站在渠道视角，而是站在客户视角。对客户来说

灰度认知社·2023-08-18 23:52

陶艺的起源

最早的陶瓷应该是模仿古人日常使用的一些器物，包括篮子，葫芦等，后来由于经验的积累，再加上艺术创作思维的逐渐提高，创造出了极具艺术个性的陶瓷造型，制作手法也由低级阶段向高级阶段发展，从用手捏成型到模具成型，生产方式也变为小批量生产

贝贝哒日记·2023-08-16 08:44

Docker部署ES服务，全量同步的时候内存爆炸，ES自动关闭，CPU100%

问题使用canal-adapter全量同步（参考CanalAdapter1.1.5版本API操作服务，手动同步数据（4））的时候小批量数据可以正常运行（几千条）只要数据量一大（上万条），就会内存、CPU

UncoDong·2023-08-15 22:33

精益制造的基础

由技术驱动的服务所需要的流程2、度量价值流性能指标前置时间：工单创建后开始计时，到工作完成时结束处理时间：从实际开始处理工作，到工作完成3、最佳实践分钟级别的前置时间；要达到分钟级别的前置时间可以向版本控制中持续不断的提交小批量的代码

程序员的修养·2023-08-14 17:13

第10周 | 斯坦福 CS229 机器学习

文章目录前言第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习

ReturnTmp·2023-08-14 15:33

看过了花花绿绿的世界，我想知道你的感受。

利基营销用较高的价格小批量出售给特定的消费者，而大众营销用较低的价

灰大方·2023-08-12 00:37

[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition（Ch04-Ch06）【日常更新】

多层感知器4.1前向4.1.1偏置4.2后向：误差的反向传播4.2.1多层感知器算法4.2.2初始化权重4.2.3不同的输出激活函数4.2.4顺序和批量训练4.2.5局部最小4.2.6利用冲量4.2.7小批量和随机梯度下降

LiongLoure·2023-08-11 15:44

深度学习中的优化算法

1.2.2鞍点1.2.3梯度消失二、梯度下降2.1一维梯度下降2.1.1学习率2.2多元梯度下降2.3自适应方法2.3.1牛顿法2.3.2其他自适应方法三、随机梯度下降3.1随机梯度更新3.2动态学习率四、小批量随机梯度下降五

穆_清·2023-08-09 09:24

Spark读取文件性能优化

为了提高读取速度，可以提前读取小批量的数据获取数据类型模式，然后将类型模式设置给spark的数据读取器，这样在40秒内就读完了所有的数据。与此同时，可以在代码中写入两条数据，推断出数据类型模式。

欧阳小伙·2023-08-09 06:18

《动手学深度学习》优化算法学习&习题

优化算法梯度下降类小批量随机梯度下降，通过平均梯度来减小方差动量法基础泄露平均法：用来取代梯度的计算β\betaβ这个参数控制了取多久时间的平均值上述推理构成了”加速”梯度方法的基础，例如具有动量的梯度

银晗·2023-08-08 12:57

4_回归算法（算法原理推导+实践）

目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法（BGD）5.3随机梯度下降算法（SGD）5.4BGD和SGD算法比较5.5小批量梯度下降法

少云清·2023-08-07 21:52

d2l 线性回归的从零开始实现

文章目录线性回归的从零开始实现1.构造人造数据集2.data_iter每次读取一个小批量3.定义初始化模型参数4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练过程线性回归的从零开始实现导入需要使用的包数据流水线

树和猫·2023-08-07 02:05

机器学习15 大规模机器学习

17大规模机器学习内容：17.1大型数据集学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习17.6映射化简和数据并行17.1大型数据集学习如果我们有一个低方差的模型

黄桃百香果·2023-08-03 17:04

关于模具外协加工的报告

我叫陈建伟，我主要负责塑件，灯具的生产工作，下面我把2018年当中，我们新模具在小批量生产当中出现的一些问题向大家汇报一下。

J8十80十陈建伟十浙江黄岩·2023-08-02 07:39

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

Can we learn better with hard samples

摘要在深度学习中，小批量训练通常用于优化网络参数。然而，传统的小批处理方法可能无法学习到数据中代表性不足的样本和复杂的模式，从而导致泛化的时间更长。

Sky_codes·2023-07-31 03:26

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降

鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法

+基础优化算法目录:线性回归基础优化方法1.线性回归总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络2.基础优化方法梯度下降小批量随机梯度下降

王二小、·2023-07-30 16:43

动手学深度学习(三) 多层感知机

ImageName表达公式具体来说，给定一个小批量样本，其批量大小

致Great·2023-07-29 23:34

加载数据集--准备数据集mini-batch

（计算性能好，耗时）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDesent，也称Mini-batchSGD）

Yuerya.·2023-07-29 04:03

2019-03-17神经网络——optimizer

神经网络优化算法，通常有三种：小批量梯度下降法，随机梯度下降法和批量梯度下降法。

hhhhlyy·2023-07-28 12:49

深度学习：常用优化器Optimizer简介

梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，但往往深度学习的训练集规模很大，计算整个训练集的梯度需要很大的计算量，为了减少计算量加速训练，在此基础上演化出随机梯度下降算法（SGD），沿着随机选取的小批量数据的梯度方向下降

cv-player·2023-07-28 11:48

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

文章目录实验要求一、加载Fashion-MNIST数据集二、通过Dataloader读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn

番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

使用tensorflow和densenet神经网路实现语谱图声纹识别,即说话人识别。

本文侧重一种解决方案的思路，仅做了小批量数据的简单验证，收敛效果良好，还没有做大量数据集的验证，后期会做一些实际的验证，请持续关注。如果乐意与我交流，文章后面有联系方式，随时欢迎。

zhigongjz·2023-07-27 21:52

11.14日工作心得

2.中学部几乎叫没有启动，老师教务乃至校长都处于一个迷茫阶段，只能小批量约学生家长，拿出孩子学情分析一个一个公

词妈·2023-07-26 07:26

哲哲的ML笔记（三十三：批量、随机梯度、小批量梯度下降）

随机梯度下降如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法来代替批量梯度下降法。从下图中可以看出，批量梯度下降在一轮iteration中使用了所有个样本随机梯度下降在一轮iteration中使用了1个样本随机梯度下降算法为：对训练集随机“洗牌”，Repeat随机梯度下降算法在每一次计算之后便更新参数，而不需要首先将所有的训练集求和，在梯度下降算法还没有完成一次迭代时，随机梯度下

沿哲·2023-07-26 03:15

机器学习&&深度学习——softmax回归（上）

，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——线性回归的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算小批量样本的矢量化回归可以用来预测多少的问题

布布要成为最负责的男人·2023-07-25 18:06

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新

Hilbob·2023-07-25 17:13

动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

小批量样本可以充分利用GPU进行并行计算提高计算效率。

来杯Sherry·2023-07-25 11:13

【动手学深度学习】Task03

有了范数惩罚项后，在小批量随机梯度下降中，线性回归中权重和的迭代方式更改为可见，范数正

逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

机器学习&&深度学习——线性回归

之前已经介绍过线性回归的基本元素和随机梯度下降法及优化，现在把线性回归讲解完：线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时，我们常希望能够同时处理小批量样本

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

自适应学习速率优化方法AdaGrad和RMSProp

公式AdaGrad算法会使用一个小批量随机梯度按元素平方的累加变量，相当于一个梯度存储缓存。在时间步0，AdaGrad将

机器不会学习·2023-07-21 07:37

梯度下降（随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）

梯度下降（GradientDescent,GD）问题：一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b)，为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法：梯度下降1.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新。使得训练速度加快。因此可知，对于凸优化问题，每一次更新不能保证是朝着全局最优

Recheriring·2023-07-19 22:56

全网最快PCB打样| 急速小批量打样的秘密在这里

随着PCB打样厂家的服务优化和价格降低，导致PCB打样的便利性和性价比提高，降低了PCB打样的门槛和成本，吸引了更多的小批量用户。在逐渐增加的打样市场中，捷配以快为核心逐渐取得了市场中小批量用户认可。

捷配科技·2023-07-19 21:42

【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法

在sgd的实现代码中，使用到了withtorch.no_grad()：defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad

岁余十二.·2023-07-19 10:34

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万

森大蔬·2023-07-18 21:46

电路板设计（三）

我问他，批量生产之前做过小批量的测试

超品电路板设计生产·2023-07-18 15:53

ACP-敏捷方法的实现

因为他们都符合精益思想的具体实例，都反映了“关注价值”、“小批量”、“消除浪费”。

旺财是只猫·2023-07-17 05:46

动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）

目录1.softmax回归1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失

緈福的街口·2023-07-16 22:29

动手学深度学习——图像分类数据集（代码详解）

目录1.图像分类数据集1.1读取数据集1.2读取小批量1.3整合所有组件1.4小结1.图像分类数据集这里采用Fashion-MNIST数据集torchvision：torch类型的可视化包，一般计算机视觉和数据可视化需要使用

緈福的街口·2023-07-16 22:59

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