次梯度

pytorch中的zero_grad()执行时机

zero_grad()用以清除优化器的梯度对张量执行backward(),以计算累积梯度执行optimizer.step(),优化器使用梯度更新参数当优化器更新完成,梯度即失去意义,即可以清除,为保证下一次梯度开始累积时为

TomcatLikeYou·2024-08-24 05:16

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

凸优化 2：如何判定凸函数？

如果是凸函数，那ta的定义域是凸集合一个函数求俩次梯度，大于等于0，那这个函数就是一个凸函数在同样条件下，怎么设计为凸函数模型？怎么求解非凸函数？怎么对非凸函数松弛，变成凸函数？

Debroon·2023-12-24 04:51

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法，小批次梯度下降法，动量算法））

反向传播算法详细推导过程如图，是反向传播算法中的一些基本公式。我们的目的就是更新权重矩阵利用部分公式，如下：计算之后，lossfunction针对w3矩阵的导数如下：如何提高神经网络性能通常使用简单的神经网络并不会得到好结果，我们需要提升它1.选用合适的激活函数（尝试不同的激活函数）如图，是sigmoid和ReLU激活函数如图tanh激活函数sigmoid优点：用于分类(值域在(0,1))缺点：位

shimly123456·2023-12-15 22:36

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

近期问题笔记20231116

DMA的洛伦兹约束的来源多拉格朗日乘子的拉格朗日对偶问题的次梯度搜索鲁棒优化，onlystatisticalCSIoftheusers-to-RISchannelsH2,k\mathbf{H}_{2,k

快把我骂醒·2023-11-19 19:12

【机器学习7】优化算法

Hinge损失在fy=1处不可导，因此不能用梯度下降法进行优化，而是用次梯度下降法Logistic损失函数该损失函数对所有的样本点都有所惩罚，因

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

MAML进行事件抽取

因为是模型无关，所以对损失进行了了两次梯度调整，在梯度上进行元学习，实现快速学习。MAML的突出点就是实现快速学习，通过梯度的多次调整。

chenkang004·2023-11-01 03:29

Proximal Algorithms 6 Evaluating Proximal Operators

ProximalAlgorithms需要注意的一点是，本节所介绍的例子可以通过第二节的性质进行延展.一般方法一般情况下proximal需要解决下面的问题:在这里插入图片描述其中,.我们可以使用梯度方法(或次梯度

馒头and花卷·2023-10-26 01:44

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

标准策略梯度方法对每个数据样本执行一次梯度更新，而PPO可以采样一批数据后，对模型进行多次梯度更新。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

深度学习基本概念

用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size=1一次对一个样例数据进行梯度下降epoch对整个训练集进行一次梯度下降

Shilong Wang·2023-10-14 09:40

epoch和episode

用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size=1一次对一个数据进行梯度下降epoch对整个训练集进行了一次梯度下降

bijingrui·2023-10-14 09:26

[Machine learning][Part4] 多维矩阵下的梯度下降线性预测模型的实现

多变量梯度下降实现：多变量梯度实现：多变量梯度下降实现：之前部分实现的梯度下降线性预测模型中的trainingexample只有一个特征属性：房屋面积，这显然是不符合实际情况的，这里增加特征属性的数量再实现一次梯度下降线性预测模型

思则变·2023-10-09 12:12

tf.train.exponential_decay()

就是说每一个batch的数据会更新一次梯度。

猴子喜·2023-09-09 01:22

学习率Learn_rate是什么（深度学习）

学习率是指在训练神经网络时用于调整参数的步进大小，它决定了每次梯度更新时参数的调整程度。学习率的选择直接关系到模型的性能和训练过程的效果。

Rebecca.Yan·2023-08-08 03:42

机器学习15 大规模机器学习

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭

黄桃百香果·2023-08-03 17:04

探索不同算法实现在MATLAB中解决LASSO问题：投影梯度法、次梯度方法和平滑梯度方法的详细分析与比较

我们将用几种不同的方法来解决这个问题：投影梯度法、次梯度方法以及平滑原始问题的梯度方法。本文主要针对MATLAB环境，因此我们将提供的所有示例代码都是MATLAB代码。在这

快撑死的鱼·2023-07-17 07:01

凸优化、共轭、对偶、近端映射、次梯度、原始对偶

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：点击跳转目录一，仿射集、仿射包1，仿射集(affineset)2，仿射组合(affinecombination)3，仿射包(affinehull)二，凸集、凸包1，凸集2，凸组合3，凸包(convexhull)三，凸锥、锥包1，凸锥(convexcone)2，锥组合3，锥包(conehull)四，极点、回收方向、回收

csuzhucong·2023-07-17 07:13

【Batch_size 与梯度之间的关系】

在每一次梯度更新中，模型的参数会根据梯度的信息进行调整。批大小对梯度更新有以下影响：计算效率：较大的批大小可以利用并行

风等雨归期·2023-06-22 02:48

梯度下降法改进过程：从 SGD 到 Adam算法

1.2批次梯度下降（BatchGradientDescent）以所有m个数据作为一个批次，每次计算损失loss值和梯度g（偏导）时为所有数据的累加和，更新

__南城__·2023-04-01 18:35

epoch-interation-step-batch_size区别

epoch完整数据集通过神经网络一个正向传递和一个反向传递的过程interation/stepinteration和step都表示迭代次数代表一次梯度更新（一个batch_size）跑完batch_size

靖待·2023-03-11 07:09

梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam

因此需要对梯度下降算法进行优化，优化的考量主要有三个方面：batch的选择问题，对训练集进行一轮训练，每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本；learningrate的选择问题，如果训练过程中学习率是定值

汐梦聆海·2023-02-06 13:44

gradient_accumulation_steps --梯度累加理解

blog.csdn.net/weixin_43643246/article/details/107785089假设情景：batch_size=10#每批次大小total_num=1000#数据总量按照训练一个批次数据，更新一次梯度

ningyuanfeng·2023-02-02 07:49

机器人中的数值优化之最速下降法

3Armijocondition4非精确线搜索的优势1迭代方向梯度方向是函数上升最快的方向，而负梯度方向则是函数下降最快的方向，因此最速下降法就是以负梯度方向为迭代方向，当函数非光滑时，迭代点不存在梯度时，以次梯度集合内的取最小模长的负方向为迭代方向

无意2121·2023-01-31 07:57

机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(20)--Lasso Regression,梯度下降法

a值情况下对比与ridgeregression相比,lasso可能会使某一个θ变成0,具体原因下一个学习笔记会写道.而lasso成本函数在θi=0时是不可微的(对于i=1，2，…，n),所以我们要使用次梯度矢量

带刀的骑士·2023-01-30 12:22

电流镜自动布局布局对称性: 量化和应用以消除非线性过程梯度

提出了构造具有任意数量的行和列的最大分散二次梯度消除布局的技术。本文提出了标准，使用简单的整数算术来

我好方^-^·2023-01-30 07:51

基于水平集LBF模型的图像边缘轮廓分割凸优化 - Split Bregman分裂布雷格曼算法的最优解

目录1.凸优化简介：2.次梯度（subgradient）：次梯度概念：次梯度例子：次梯度存在性：3.Bregman距离(布雷格曼距离)：Bregman距离概念：Bregman距离的含义：介绍了一些准备知识

我与春风皆过客。·2023-01-28 11:03

边缘提取（重要）

.边缘提取梯度梯度的方向就是函数f(x,y)在这点增长最快的方向，梯度的模为方向导数的最大值梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点出的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（次梯度的方向

XiaoGShou·2023-01-28 08:29

Keras model.fit()参数详解

fit(x=None,#输入的x值y=None,#输入的y标签值batch_size=None,#整数，每次梯度更新的样本数即批量大小。未指定，默认为32。

「已注销」·2023-01-27 07:00

2.2 优化算法（MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优）

选用整个数据集进行梯度下降；mini-batch的大小为m（数据集大小）；随机梯度下降：选用一个样本当做一个子训练集进行梯度下降；mini-batch的大小为1；术语-epoch：对整个训练集进行了一次梯度下降两个极端例子

bijingrui·2023-01-25 10:39

优化PyTorch性能的一些trick

混合精度训练：FP32量化为FP16大Batch训练：对前几次梯度进行累加，然后统一进行参数更新，从而变相实现大Batch训练梯度检查点：训练时间换显存，在前向阶段传递到checkpoint中的forward

风zx·2023-01-19 15:46

梯度下降算法_批梯度下降法，Minibatch梯度下降法和随机梯度下降法之间的区别...

批梯度下降法batch梯度下降针对每次梯度下降迭代处理所有训练实例。如果训练样本的数量很大，那么批梯度下降在计算上将非常昂贵。因此，如果训练实例的数量很大，则批梯度下降不是首选。相反，我们

weixin_39531183·2023-01-18 22:47

自动驾驶多任务模型设计思路的简介

，3、每个任务的neck和head单独更新梯度和权重，backbone一次batch只更新一次梯度和权重。

csuzhaoqinghui·2023-01-16 21:02

梯度下降法——一元线性回归

陈陈的糖罐子·2023-01-08 16:09

pytorch报错详解：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

代码如下，当我尝试对y3进行第二次梯度计算时，报了这个错importtorchx=torch.tensor([1],dtype=torch.float32,requires_grad=True)y1=x

糖豆豆今天也要努力鸭·2023-01-08 12:55

神经网络反向求导不可导情况处理

针对这种类型的激活函数，可以使用次梯度来解决。次梯度方法(subgradientmethod)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大，劣势是算

RichardsZ_·2023-01-05 08:39

【头歌】重生之数据科学导论——回归进阶

垮起个老脸·2023-01-04 14:47

tensorRT（一）| tensorRT如何进行推理加速？

深度学习模型在训练阶段，为了保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这时候需要相对较高的进度，一般来说需要float型，如FP32。

AI大道理·2023-01-03 09:49

次梯度的matlab程序,LASSO 问题的次梯度解法

LASSO问题的次梯度解法对于LASSO问题不采用连续化策略，直接对原始的正则化系数利用次梯度法求解。注意到，则次梯度法的下降方向取为。

weixin_39854951·2022-12-31 10:13

python sklearn 梯度下降法_凸优化|笔记整理（4）——次梯度案例，加速梯度法，随机梯度下降法，近端梯度法引入...

上一节笔记：学弱猹：凸优化|笔记整理（3）——梯度与次梯度：方法，性质与比较zhuanlan.zhihu.com————————————————————————————————————————大家好！

weixin_39861627·2022-12-31 10:13

近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版

上一节次梯度python实现介绍了python求解次梯度的基本算法，但针对的是无偏置项的求解：本节我们增加偏置项，推导完整的proximalgradientdescent算法的python实现代码，最优化目标函数变为

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:38

python实现次梯度(subgradient)和近端梯度下降法 (proximal gradient descent)方法求解L1正则化

l1范数最小化考虑函数，显然其在零点不可微，其对应的的次微分为：注意，的取值为一个区间。两个重要定理：1）一个凸函数，当且仅当，为全局最小值，即为最小值点；2）为函数（不一定是凸函数）的最小值点，当且仅当在该点可次微分且。考虑最简单的一种情况，目标函数为：对应的次微分为：进一步可以表示为：故，若，最小值点为：若，最小值点为：若，最小值点为：简而言之，最优解，通常被称为软阈值（softthresho

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:34

深度学习理论学习笔记

Tikhonov正则化）Lasso回归（l1范数）弹性网络（ElasticNet）样式迁移损失函数Tips数据有代表性，防止样本偏差数据少无监督预训练辅助任务预训练，用低层的权重（特征）优化SGD动量与前一次梯度关系很大

cycyco·2022-12-30 10:13

python梯度下降法实现线性回归_梯度下降法实现线性回归（python手动实现+Tensorflow实现）...

从数学公式上来看：,即进行了一次梯度下降。其中学习率为，这个参数是十分重要的，若太小

weixin_39676034·2022-12-28 07:18

次梯度的理解

1.简介凸优化中一阶逼近的梯度下降法、二阶逼近的牛顿法在某点使用时都需要使用这个点对应的一阶二阶导数来进行逼近或判别。而某些优化问题的目标函数在某些点是不可导的，如下图在x=2,6处均不可导，若选择x=8为初始点使用梯度下降来做，则当点走到x=6（运气好也可能跳过去）函数不可导，无法做一阶逼近，方法也就无法进行下去。解决方法也很简单直观，选择[1,2]之间的一个数作为梯度方向，1,2分别是两条折线

Takoony·2022-12-25 19:49

拉格朗日松弛（二）——实例及代码

目录实例编程实现数据准备次梯度优化算法解的可行化主流程求解结果与Gurobi求解的对比参考资料实例本篇博文尝试将上篇博文介绍的拉格朗日松弛启发式算法应用于下面的优化模型，该模型是一个整数规划（0-1规划

狮子王123·2022-12-24 11:37

拉格朗日松弛（一）——理论及算法

目录背景拉格朗日松弛——理论拉格朗日松弛——算法次梯度优化算法拉格朗日松弛启发式算法参考资料背景MarshallL.Fisher在1981年发表在《ManagementScience》上的《TheLagrangianRelaxationMethodforSolvingIntegerProgrammingProblems

狮子王123·2022-12-24 11:36

模型的指数移动平均EMA

通俗版本理解：EMA是将每次梯度更新后的权值和前一次的权重进行联系，使得本次更新收到上次权值的影响。2、原理公式：a代表衰减率，该衰减率用于控制模型更新的速度，一般设为0.9-

qxq_sunshine·2022-12-24 06:14

【Torch】解决tensor参数有梯度，weight不更新的若干思路

问题：在torch类里面用nn.Parameter声明了一个可学的Tensor参数，结果每次梯度回传之后，可以看到变量梯度，但是该参数的weight始终不变，一直保持着初始值。

lwgkzl·2022-12-22 13:03

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