随机梯度下降第13页

batch size 训练时间_batch_size是否越大越好？

当初随机梯度下降法和mini_batch梯度下降法的面世，是为了优化批量梯度下降法计算效率缓慢且对gpu显存要求较高的问题。那么，在显存容量支持的前提下，是否batch_size越大越好呢?也不是的。

666齐乐家园·2022-12-10 21:44

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop、sgd，效果最好的组合是：prelu+rmsprop。我的代码如下：#Simpleexampleusingrecurrentneuralnetworktopredicttimeseriesval

XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

神经网络与深度学习(一)——机器学习基础

2.1基本概念2.2机器学习的三个基本要素2.2.1模型2.2.2学习准则2.2.2.1损失函数LossFunction2.2.2.2风险最小化准则2.2.3优化算法2.2.3.1梯度下降法2.2.3.2随机梯度下降法

zxxRobot·2022-12-10 08:42

论文笔记之Stein变分梯度下降

Stein变分梯度下降(SVGD)可以理解是一种和随机梯度下降(SGD)一样的优化算法。在强化学习算法中，Soft-Q-Learning使用了SVGD去优化，而Soft-AC选择了SGD去做优化。

Ton10·2022-12-09 17:44

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

1.1定义1.2流程2.三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法2.3.2随机梯度下降法

计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein

快乐江湖·2022-12-09 13:34

全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结

一、常见梯度下降算法全梯度下降算法(Fullgradientdescent，FGD）随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）随机平均梯度下降算法（Stochasticaveragegradientdescent

learning-striving·2022-12-09 12:06

TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义

1、定义与关系batch（批）：batch源自小批量随机梯度下降算法（mini-batchSGD）中，每次更新迭代模型参数时仅使用全部训练集样本中的一小部分，这部分被使用的样本数据叫做一个batch。

HadesZ~·2022-12-08 22:57

训练神经网络模型过程中batch_size，steps_per_epoch，epochs意义

神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。

饭饭童鞋·2022-12-08 22:47

PyTorch深度学习实战第三讲

梯度下降和随机梯度下降梯度下降#梯度下降importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward

张十八员外·2022-12-08 18:06

【机器学习实战】使用SGD-随机梯度下降、随机森林对MNIST数据进行二分类（Jupyterbook）

1.数据集由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。数据集获取#获取MNIST数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,cache=True,as_frame=False)mnist查看X和Y找索引为36000的实例，并将其还原成数字（书中是还原成了5，但是我这

想做一只快乐的修狗·2022-12-08 11:27

CS231n lecture 3 损失函数和优化

损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项RegularizationSoftmaxClassifier优化Optimization随机梯度下降法

QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:26

Lecture2：损失函数及优化

1.1.3大间距分类器的数学原理1.1.4SVM核函数（构建非线性分类器）及控制点的选择1.1.5构建自己的SVM1.2softmax分类器1.3softmaxVSSVM2.优化2.1梯度下降法2.2随机梯度下降

Courage2022·2022-12-08 11:20

LR判断垃圾邮件spark代码

1、垃圾邮件分类，使用Spark-MLlib中的两个函数：1）HashingTF：从文本数据构建词频（termfrequency）特征向量2）LogisticRegressionWithSGD：使用随机梯度下降法

MONKEYMOMO·2022-12-08 09:46

优化器：SGD ＞ Momentum ＞ AdaGrad ＞ RMSProp ＞ Adam

目录SGD随机梯度下降momentumAdaGradRMSPropSGD随机梯度下降在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。

superjfhc·2022-12-08 08:05

辨析梯度下降

本文对经典的梯度下降、随机梯度下降、批量随机梯度下降进行分别解释，帮助区分三者之间的关系。最后以线性回归为例，根据模型优化结果分析了三者的特点。

草莓酱土司·2022-12-08 08:57

神经网络的优化器

文章目录随机梯度下降动量内斯特洛夫加速梯度自适应梯度均方根支撑自适应矩估计附录优化器是基于梯度的用来更新可训练参数的方法。

电器爆破专家·2022-12-08 08:47

直观理解常用的优化器：SGD，AdaGrad, Adam

随机梯度下降是深度学习常用的优化算法，但是在模型优化的过程中，随机梯度下降也可能会失效，，本文主要讨论随机梯度下降及其改进算法。

草莓酱土司·2022-12-08 08:14

动手学深度学习TF2.0第三章

2.模型训练1训练数据2定义损失函数3优化算法这里注意小批量随机梯度下降这段话注意第一句话33.1.2.2矢量计算表达式主要介绍了矢量计算的有效性3.2线性回归的从零开始实现%matplotlibinlineimporttensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportrandom

Cv_Terry·2022-12-07 22:19

计算机机器视觉原理之分类器2

计算机视觉一.对于损失函数二.正则项与超参数三.优化算法参数优化梯度下降算法梯度计算：随机梯度下降算法小批量梯度下降算法四.数据集划分K折交叉验证五.数据预处理一.对于损失函数损失函数：单样本的多累支撑向量机损失

小米渣1·2022-12-07 17:31

《动手学深度学习》第二天

之前看论文的时候就见过损失函数这个名词，这一次真正了解了它的定义，在优化算法中，注意到解析解和数值解两种，其中数值解的优化算法，常用的是小批量随机梯度下降，这也是在读论文的过程中，遇到过的。

打着灯笼摸黑·2022-12-07 15:29

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

算法实习准备之三机器学习算法复习（一）深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam

雾容·2022-12-07 12:14

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法:基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。

showswoller·2022-12-07 07:12

pytorch深度学习听课笔记

www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys参考链接https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531.html文章目录相关知识点线性模型梯度下降1.梯度下降2.随机梯度下降反向传播

H4ppyD0g·2022-12-06 18:01

【深度学习】Hinton 最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。

风度78·2022-12-06 06:27

深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

1.前言目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learningrate)。

初识-CV·2022-12-05 15:18

【深度学习】动手学深度学习——编码器-解码器

赫布理论：神经通过正向强化来学习（感知机算法原型）随机梯度下降：强化合理的，惩罚不合理的，获得好的网络参数

岁月漫长_·2022-12-05 13:57

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

其共有三种：BGD,batchgradientdescent:批量梯度下降SGD,stochasticgradientdescent:随机梯度下降mini-batchGD,mini-batchgradientde

Activewaste·2022-12-05 12:09

【Pytorch】0.3 Gradient Descent（笔记）

梯度下降(GradientDescent)思想每一轮，求三组数据的梯度（变量为w）的平均值，梯度下降进行训练劣势：求均值后容易陷入“鞍点”，梯度为0，w不能继续训练至最优解随机梯度下降（StochasticGradientDescent

小筱舟·2022-12-05 11:58

线性回归LinearRegression的代码

这段代码整理自：《动手深度学习》目录一，理论部分：二，代码三，运行结果一，理论部分：代码部分至今有一点不理解的是backward函数是怎么进行梯度累加的#随机梯度下降函数defsgd(params,lr

阿维的博客日记·2022-12-05 09:50

[DeepLearning] 线性回归的实现Pytorch

[DeepLearning]线性回归的实现Pytorch文章目录[DeepLearning]线性回归的实现Pytorch线性回归从零开始实现模块导入获取数据按batch分组线性回归平方误差损失函数随机梯度下降迭代训练线性回归的简洁实现

lunan0320·2022-12-04 22:15

python实现随机梯度下降

梯度下降和随机梯度下降的区别是，梯度下降在每次更新时，使用所有样本来计算，这样的实现在大型数据集上运行会非常慢，会被认为是浪费资源。

Blossssssom·2022-12-04 20:24

[pytorch学习笔记] 使用pytorch 搭建自己的网络

目录数据预处理加载训练集和测试集查看迭代器中的图片使用GPU训练搭建自己的网络定义损失函数定义优化方法SGD随机梯度下降开始训练可视化训练误差和测试误差模型的保存测试参考完整源码：https://github.com

是安澜啊·2022-12-04 20:02

【1.线性分类器】线性分类器理论知识

文章目录一、图像分类任务二、线性分类器：2.1图像表示：2.2损失函数：多类支持向量机损失：2.3正则项与超参数：K折交叉验证：2.4优化算法：梯度下降法（SGD）：随机梯度下降：小批量梯度下降法：一、

Koma_zhe·2022-12-04 20:25

NNDL 实验八网络优化与正则化（2）批大小的调整

使用paddle.vision.models.LeNet快速构建LeNet网络使用paddle.io.DataLoader根据批大小对数据进行划分使用交叉熵损失函数标准的随机梯度下降优

HBU_David·2022-12-04 09:42

GCN的邻接矩阵归一化为什么能解决梯度消失和梯度爆炸

这可能会导致梯度消失或梯度爆炸，也会影响随机梯度下降算法（随机梯度下降算法通常被用于训练这类网络，且对每个输入特征的规模（或值的范围）都很敏感）1.1随机游走归一化简单起见，我们以随机游走归一化[1]为例

BinBalll·2022-12-03 11:57

人工智能面试总结-优化函数

展开说说梯度下降、批次梯度下降、随机梯度下降？说说Batch的影响？说说批量梯度下降与随机梯度下降区别？说说哪些方法对梯度引入动量进行改进？说说哪些方法对学习率引入动量进行改进？

啥都生·2022-12-03 09:37

深度学习：正则化-权重衰减-(1). 原理及实现

使用两者能够等效的随机梯度下降作为例子说明两者的不同。在使用一些自适应优化算法时最好使用解耦的权重衰减而不是L2L_2L2正则化。

Ten_yn·2022-12-02 23:21

深度学习——“学习”过程中的更新方法

前面通过使用参数的梯度，沿着梯度的方向更新参数，并重复这个过程，从而靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SG

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:45

学习率优化算法

优化算法设置学习率步长在深度学习神经网络模型中，通常使用标准的随机梯度下降算法更新参数，学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。当学习率最优时，模型的有效容量最大，最终能达到的效果最好。

在下六斤·2022-12-02 19:30

优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam

优化器根据优化点不一样可分为三类：基本的梯度下降法包括：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD（SGD）动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法

zhaosuyuan·2022-12-02 17:17

CV复习：常用优化器总结

梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent

pomelo33·2022-12-02 17:46

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

1.1SGDSGD全称StochasticGradientDescent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。

blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

常用的优化器合集

目录一、优化器二、各优化器1、梯度下降法1.1梯度下降（GD）1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、

小wu学cv·2022-12-02 17:44

机器学习中最优化算法总结（理论+实践）

时，相信很多人把优化算法直接填上Adam，然后发现准确率不错，但是如果想真正研究机器学习，光会用是远远不够的，下面介绍目前机器学习中主流的优化算法：文章目录0、引言1、梯度下降1.1传统梯度下降1.2随机梯度下降

努力改掉拖延症的小白·2022-12-02 07:37

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记（自用）Week5

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记Week5Week55.1优化工具15.1.1梯度下降5.1.2随机梯度下降小批次处理5.1.3动量直观实用指南为什么动量有用？

cosθ·2022-12-01 08:14

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记（自用）Week2

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记Week22.Week22.1梯度下降和反向传播算法导论2.1.1梯度下降优化算法参数化模型梯度下降2.1.2在传统神经网络中随机梯度下降和反向传播算法的优势随机梯度下降的优势传统神经网络通过非线性函数进行反向传播通过加权和进行反向传播