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深度学习之优化算法

优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD）（3）小批量随机梯度下降

tt丫·2023-01-30 02:46

ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA

这些方法在小批量的情况下运行，其中一小部分训练数据，比如32-512个数据点，被采样来计算梯度的近似值。在实践中已经观察到，当使用较大的批处理时，模型的质量会下降，这可以通过模型的泛化能力来衡量。

artyourtimes·2023-01-27 13:34

《供应链管理》：前端防杂、后端减重、中间治乱

高复杂度是小批量、多品种行业的共性。复杂度的好坏取决于客户是否愿意埋单。价格由市场决定，成本由复杂度决定。产品的复杂度会带来组织和流程

尚寜·2023-01-26 16:47

写给2022年的自己

2）多品种小批量产品种类多，时间节点紧，人员匹配度不足。3）内部团队人员资历浅，供应商的帮扶与管理开展不足。4）客户端的管理要

南漂良子·2023-01-26 01:33

动手学深度学习——批量归一化

1、批量归一化损失出现在最后，后面的层训练较快；数据在最底部，底部的层训练的慢；底部层一变化，所有都得跟着变；最后的那些层需要重新学习多次；导致收敛变慢；固定小批量里面的均差和方差：然后再做额外的调整（

橙子吖21·2023-01-25 09:04

用于预训练词嵌入的数据集

文章目录用于预训练词嵌入的数据集1-读取数据集2-下采样3-中心词和上下文词的提取4-负采样5-小批量加载训练实例6-整合代码用于预训练词嵌入的数据集在了解word2vec模型的技术细节和大致的训练方法

未来影子·2023-01-25 07:13

深度学习之——损失函数（loss)

比如：求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法：梯度下降详解（比如：全批量梯度下降BatchGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降mini-batchGD、Adagrad法，Adadelta法、Adam

小羊头发长长长·2023-01-23 08:40

深度学习——机器翻译数据集（笔记）

机器翻译将序列从一种语言自动翻译成另一种语言如何将预处理的数据加载到小批量进行训练1.下载数据集下载“英-法”数据集①数据集的每一行都是制表符\t分隔的文本序列对②序列对由英文序列和翻译后的法语序列组成

钟楼小奶糕6·2023-01-20 09:43

神经网络一般训练次数,神经网络训练时间

1、为什么要批量训练神经网络神经网络每次迭代的时候使用小批量，有两个好处，一方面可以降低参数更新时候的方差，收敛更加稳定，另一方面可以高度利用矩阵操作进行有效的梯度计算。

阳阳2013哈哈·2023-01-19 12:39

Pytorch深度学习【十四】

后面的层(高级语义层)训练较快数据输入在最底部底部的层训练慢底部层一变化，所有高级语义层都得跟着变最后的那些层需要重新学习多次—收敛速度变慢问题—是否可以在学习底部层的时候避免变化顶部层批量归一化固定小批量里面每一层的均值和方差

EngineeringHR7·2023-01-18 20:29

79.循环神经网络的从零开始实现

matplotlibinlineimportmathimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l#num_steps表示一个小批量里面的一条样本的长

chnyi6_ya·2023-01-18 13:37

AI task01

小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent）在深度学习

weixin_44613018·2023-01-17 08:01

李沐动手学深度学习V2-深度循环神经网络和代码实现

2.函数依赖关系假设在时间步ttt有一个小批量的输入数据Xt∈Rn×d\mathbf{X}_t

cv_lhp·2023-01-17 07:19

正则化：五重境界理解减少过拟合的神器

1、一方面是数据过少且训练过度，小批量数据的特点无法代

AI大道理·2023-01-16 15:52

4.线性神经网络

4.线性神经网络目录线性回归线性回归的基本元素线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速正态分布与平方损失优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小总结线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练线性回归的简介实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化函数训练

Ricardo_PING_·2023-01-16 13:20

【cs231n】损失函数SVM、softmax及梯度下降优化

课程的笔记和理解,同时也欢迎大家可以访问我的个人博客，查看本篇文章文章目录损失函数支持向量机SVM正则化常用的正则化函数多项逻辑斯蒂回归（softmax）优化梯度下降计算梯度数值梯度解析梯度梯度下降过程小批量随机下降参考资料损失函数如何确定

zhaoylai·2023-01-16 12:44

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记04：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现

和交叉熵损失1.4总结二、损失函数2.1均方损失L2Loss2.2绝对值损失L1Loss2.3哈珀鲁棒损失Huber'sRobustLoss三、图片分类数据集3.1获取数据集3.2查看数据集3.3读取小批量数据

鱼儿听雨眠·2023-01-16 09:03

【深度学习基础】02梯度下降算法改进：SGD、Momentum、NAG、RMSProp、Adam等

目录1.优化算法背景1.1常见优化问题1.1.1梯度消失或梯度爆炸1.1.2局部最小值1.2常用解决办法1.2.1参数初始化策略1.2.2小批量梯度下降1.2.3梯度下降算法优化（本文关注）1.2.4其他非算法优化方式

TianleiShi·2023-01-15 10:28

深度学习 | 梯度下降法

LearningRate）、如何加快收敛速度、如何防止搜索时发生震荡分类：批量梯度下降法（Batchgradientdescent)随机梯度下降法（Stochasticgradientdescent)小批量梯度下降法

TwilightZrui·2023-01-15 09:24

深度学习 11 梯度下降算法改进

数据初始化要点:1.梯度下降算法的三种方式:批量梯度下降法(batch)，即同时处理整个训练集.小批量梯度下降法（Mini-Batch）每次同时处理固定大小的数据集.随机梯度下降法（stochasticgradientdescent

处女座_三月·2023-01-15 09:53

PyTorch实现基本的线性回归

线性回归理论知识参考文章：线性回归下面我们将从零开始实现整个线性回归方法，包括数据集生成、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

Luo_LA·2023-01-14 16:14

【原创】深度学习学习笔记（三）-神经网络训练过程（2）

文章目录5.参数更新5.1简表5.2学习率5.3小批量5.4寻优方法5.4.1SGD系列5.4.2Momentum（动量）5.4.3NAG(NesterovAccelerationGradient)6.

A-Star·2023-01-14 12:57

（二）机器学习的流程概述，线性规划，图像分类

3.梯度下降算法4.随机梯度下降5.小批量随机梯度下降数据集1.数据集划分2.数据集预处理前言本文主要讲述机器学习的大致流程，以及针对图像的线性分类器，包括线性规划

BoyCZ·2023-01-14 09:06

yolov4 训练自己的数据集

yolov4是yolo系列中在前面三个版本基础上改进而来的第四个版本yolov4运行了加权残差连接(WRC)，跨阶段部分连接(CSP)，跨小批量标准化(CmBN)，自对抗训练(SAT)，Mish激活，马赛克数据增强

reset2021·2023-01-14 08:33

梯度下降法介绍（案列：波士顿放假预测）

目录一、详解梯度下降算法1.1梯度下降饿相关概念复习1.2梯度下降法流程的推导二、梯度下降法大家族2.1全梯度下降算法(FG)2.2随机梯度下降算法(SG)2.3小批量梯度下降算法(mini-batch

莱维贝贝、·2023-01-14 08:27

深度学习baseline模型_深度学习分布式训练及CTR预估模型应用

上创建了一个新的repo：PaddleAI,准备用Paddle做的一系列有趣又实用的案例，所有的案例都会上传数据代码和预训练模型，下载后可以在30s内上手，跑demo出结果，让大家尽快看到训练结果，用小批量数据调试

weixin_39788969·2023-01-13 15:27

01什么是FPGA？

FPGA就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，同时也在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。

Iron2222·2023-01-13 14:14

pytorch学习之：常用的数据集处理方法（Dataset）和数据采样策略（Sampler）

文章目录数据集处理方法小批量数据&为数据添加随机噪声两个数据集Dataset合并切分子数据集数据集采样策略构造一个按照正态分布从数据集中采样数据集处理方法小批量数据&为数据添加随机噪声使用小部分的数据：

暖仔会飞·2023-01-13 06:54

《白话机器学习的数学》公式整理

小批量梯度下降法。感知机，判别函数fw(x)和更新表达式（括号里面是判别标

Atl212·2023-01-12 19:33

【Paper】Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（1）本文从HS图像分类的角度对CNNs和GCNs（定性和定量）进行了深入的研究；（2）针对GCN计算量很大，提出了一种新的小批量

pangpd·2023-01-12 12:11

多层感知机（d2l学习笔记）

表达公式具体来说，给定一个小批量样本X∈Rn×d\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\timesd}X∈Rn×d，其批量大小为nnn，输入

ly451x·2023-01-08 20:41

[论文解读] AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection

作为损失函数的应用感知学习算法本文工作核心工作1：rankingprocedurerankinglabelAPLoss核心工作2：error-drivenoptimizationalgorithm其他细节小批量训练的分数聚拢分段阶跃函数插值

Los Merengues·2023-01-08 07:13

动手学深度学习——线性回归之从零开始代码实现

在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作，但从零开始实现可以确保你真正知道自己在做什么。

时生丶·2023-01-08 07:38

动手学PyTorch | (39) 小批量随机梯度下降

目录1.小批量梯度下降2.读取数据3.从0开始实现4.简洁实现5.小结1.小批量梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降(batchgradientdescent

CoreJT·2023-01-07 20:52

Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】

本文将使用一个来自NASA测试不同飞机机翼噪音的数据集，通过梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降这3种优化算法进行模型训练，比较3种训练结果的差异。

阿_旭·2023-01-07 20:21

08线性回归+基础优化算法

但是现实中很少有这样理想的情况）2.梯度下降的实现方法：沿着反梯度更新方向参数求解解释：超参数：需要人为指定的值，而不是通过训练得到的参数值反梯度方向：从外到内步长：比如W0到W1的距离学习率：3.梯度下降的常见版本——小批量随机梯度下降做法

yonuyeung·2023-01-07 18:31

RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9528, 8320) exited unexpectedly

分类目录——Pytorch关键词：Data.DataLoader、num_workers、batchPytorch在开进行小批量数据下降时开多进程报错报错内容RuntimeError:DataLoaderworker

BBJG_001·2023-01-07 14:32

Softmax（分类模型基础）——最全重难点解释及代码

文章目录softmax从零开始实现1.图像分类数据集1.1数据集加载与处理1.2读取小批量1.3整合所有组件2.初始化模型参数3.定义softmax操作3.1sum()方法基础3.2softmax操作4

Yuuu_le·2023-01-07 09:45

回归模型（一元线性回归、多项式回归、多重回归、最小二乘法、梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法）

回归模型意义：用于预测趋势或对指标进行评价1.一元线性回归fθ(x)=θ0+θ1x\begin{aligned}\f_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x\end{aligned}

奋进的小hang·2023-01-07 08:12

多层感知机回归分析（pytorch）

文章目录一、简介二、实现步骤三、代码实现四、小批量代码实现一、简介从已有的文献来看，感知机应该是已知最早的神经网络模型，它在1960年应该就被提出。

大鱼BIGFISH·2023-01-07 07:03

人工神经网络——梯度下降

直观理解梯度下降2.2梯度下降的三种形式2.2.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2.2.2随机梯度下降（StochasticGradientDesent，SGD）2.2.3小批量梯度下降

翻滚的石子·2023-01-07 07:10

神经网络中的常用算法-梯度下降算法

目录一、概述二、算法思想1、一维2、多维三、梯度下降算法类型1、批量梯度下降算法2、随机梯度下降算法3、小批量梯度下降算法一、概述梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法

kupeThinkPoem·2023-01-07 07:06

借用yolov5实现目标检测自动标注

步骤：1.利用yolov5先训练小批量样本比如100pcs（yolov5的数据标注以及训练网上有很多教材），得到100pcs的.pt文件2.将我给的auto_labelimg.py放到yolov5文件夹下面

ly3848·2023-01-06 17:44

基于小批量随机梯度下降法的通用分类器

基于小批量随机梯度下降法的通用分类器1.方法源码'''TheGeneralClassifierBasedonMini-BatchStochasticGradientDescent.'''

DeeGLMath·2023-01-06 12:18

Liga 译文 | 一文讲清「敏捷路线图」，不再掉入瀑布陷阱

整个过程可以从两个方面，将敏捷开发与瀑布开发彻底区分开：第一，尽早且频繁地交付小批量的可工作的产品；第二，根据（一）得到的新变化和信息，对产品进行恰当的调整。如下图所示的敏捷

·2023-01-06 12:40

动手学深度学习c0304softmax函数

动手学深度学习3.4softmax回归3.4.1分类问题3.4.2网络框架3.4.3全连接层的参数开销3.4.4softmax运算3.4.5小批量样本的矢量化3.4.6损失函数对数似然softmax及其导数交叉熵损失

Ysdabaicai·2023-01-06 11:53

《动手学深度学习》| 2 深度学习基础

线性回归与神经网络的联系1.3线性回归的矢量表示法1.4线性回归的从零开始实现1.5线性回归的简洁实现1.6Keras线性回归练习2图像分类数据集（Fashion-MNIST）2.1数据集介绍2.2数据集获取2.3读取小批量

Marlowe.·2023-01-06 11:48

动手学深度学习笔记-线性回归的简洁实现

文章目录引入所需库生成带噪声的人造数据集随机取小批量函数定义线性回归模型（线性神经网络）初始化模型参数定义损失函数定义小批量随机梯度下降优化算法训练模块引入所需库importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn

lalula1999·2023-01-06 04:10

动手学深度学习笔记-线性回归的从零开始实现

文章目录引入所需库生成带噪声的人造数据集随机取小批量函数定义线性回归模型定义损失函数定义小批量随机梯度下降优化算法初始化模型参数训练模块引入所需库若有ModuleNotFoundError:NoModulenamed'matplotlib_inline

lalula1999·2023-01-06 04:09

动手学深度学习笔记第三章（线性回归网络）

梯度下降小批量样本回归：随机抽样一个小批量的训练样本，然后计算小批量的平均损失关于模型参数的导数（梯度）。

冬青庭院·2023-01-06 04:08

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