随机梯度下降

【李宏毅 深度学习】Gradient Descent_1-2

与Adagrad不同，随机梯度下降，是取一个样本Xn（可以随机取，也可以按顺序取），计算Loss值（下面公式），然后计算梯度。原来的GradientDescent，计算
马小酥·2020-08-14 13:38

深度学习——sgd等优化方法比较

SGDSGD（stochasticgradientdescent）随机梯度下降，对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。
zchang81·2020-08-14 00:52

pytorch优化器

优化器optimizer加速神经网络的训练SGD方法（StochesticGradientDescent）（随机梯度下降）每次使用批量数据训练，虽然不能反映整体情况，但是加速了训练速度，也不会丢失很多的准确度
逆夏11111·2020-08-13 22:45

pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout

pytorch学习笔记（十五）————EarlyStop，Dropout，SGD目录EarlyStopDropoutSGD随机梯度下降目录EarlyStop（1）EarlyStop的概念EarlyStop
南风渐起·2020-08-13 22:36

深度学习常用优化器优缺点

随机梯度下降（SGD）：SGD指的是minibatchgradientdescent简单好理解，但是其存在的缺陷是，只有当自变量是一个维度的时候，它的前进方向才是真正梯度下降的方向。
xia.sir·2020-08-13 22:52

批量归一化(Batch Normalization)

1.概述在神经网络的训练中，我们有很多的参数如学习率、权重衰减系数等，我们使用随机梯度下降法等时，往往需要对这些参数不断调整，这将会花费我们大量的时间。这种情况下使用批量归一化能很好地解决这种问题。
waq127520·2020-08-13 20:16

深度学习中的优化器

介绍一些深度学习的优化器参考覃秉丰教程梯度下降法则标准梯度下降法：计算所有样本汇总误差，根据总误差来更新权值随机梯度下降法：先随机抽取一个样本来计算误差，再根据这个误差来更新权值批量梯度下降法：从总样本中选取一个批次
tonydandelion2014·2020-08-13 19:22

深度学习笔记-14.各种优化器Optimizer的总结与比较

目录一、优化器的作用：二、各种优化器介绍2.1梯度下降法(GradientDescent)2.1.1标准梯度下降法(GD)2.1.2.批量梯度下降法(BGD)2.1.3随机梯度下降法(SGD)2.2动量优化法
业余狙击手19·2020-08-13 19:01

深度学习各类优化器详解（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）

深度学习梯度更新各类优化器详细介绍文章目录深度学习梯度更新各类优化器详细介绍一、前言：二、梯度下降变形形式1、批量归一化（BGD）2、随机梯度下降（SGD）3、小批量梯度下降（MBGD）三、梯度下降遇到的困难四
恩泽君·2020-08-13 18:49

激活函数与优化器算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

激活函数：ReLULeakyReLUSigmoidtanhsoftmax二、优化算法1.批量梯度下降：2.随机梯度下降：3.mini-batch梯度下降：4.改进的梯度下降算法：5.NesterovAcceleratedGradient6
展希希鸿·2020-08-13 16:46

深度学习的一般性流程3-------PyTorch选择优化器进行训练

torch.optim.SGD是随机梯度下降的优化函数梯度下降（GradientDescent）方法变种：(full)Batchgradientdescent:使用全部数据集来计算梯度，并更新所有参数
Tina Tang·2020-08-13 16:11

[pytorch]几种optimizer优化器的使用

的构建梯度更新的过程几种optimizerSGD+momentumAdagradRMSPropAdam梯度下降的方法可以大致分为以下三大类：标准梯度下降方法：先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权重随机梯度下降方法
超喜欢萱萱子的可可子·2020-08-13 11:13

深度学习-Optimizer优化器的比较

SGD（随机梯度下降
Vivinia_Vivinia·2020-08-13 10:04

[深度之眼机器学习训练营第四期]大规模机器学习

这一节主要讲了一些适用于大规模机器学习的算法及策略，并比较了梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的优劣。
nudt_oys·2020-08-12 12:06

纯小白都能看懂的《单个神经元》、《随机梯度下降》、《逻辑与》

文章目录摘要逻辑“与”介绍单个神经元随机梯度下降逻辑“与”代码实现学习资料：易懂的神经网络理论到实践(1)：单个神经元+随机梯度下降学习逻辑与规则摘要网上各种制造焦虑的软广《一文搞懂/学会xxxx》看的头大
诡途·2020-08-12 10:17

从动力学角度看优化算法：从SGD到动量加速

来源：https://kexue.fm/archives/5655目录梯度下降训练目标分析GD与ODE随机梯度下降从GD到SGD从SGD到SDE结果启发动量加速从一阶到二阶GD+Momentum如何加速
Russell_W·2020-08-11 20:35

PyTorch 随机梯度下降

4.随机梯度下降梯度常见函数的梯度激活函数Loss损失函数的梯度梯度导数（标量）偏微分（函数延某个方向的变换量标量）梯度（函数变化量最大的方向向量）梯度的意义：模为变换率大小，矢量方向。
_zZhe·2020-08-11 05:51

梯度下降法python+numpy实现

随机梯度下降法(StochasticGradientDescent,SGD)：在更新变量参数的时候，选取一个样本的梯度值来更新参数。
xiaoxy97·2020-08-11 04:44

深度学习：随机梯度下降(pytorch框架)

一、梯度1.1什么是梯度？梯度不同于导数(标量)，梯度为矢量，既有大小又有方向梯度的长度：反映了函数的趋势梯度的方向：反映了增长的方向如图所示，箭头表明了梯度的长度和方向1.2怎么求梯度？在高中我们学过导数，对于大家应该能很轻松能算出函数的导数。上了大学后我们学到了偏微分。于是通过偏微分所组成的向量，我们便获得了梯度。如图所示注：此图为马鞍面，很难找到全局最小值点举个例子：如图所示的函数求它的梯度
工程小先生·2020-08-11 04:56

动手学深度学习_1

pytorch动手学深度学习_11.线性回归1.1线性回归1.1.1数据集1.1.2模型1.1.3损失函数1.1.4优化函数-随机梯度下降1.2代码实现1.2.1线性回归从零开始版1.2.2线性回归pytorch
dayday学习·2020-08-11 04:24

（八）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--Adagrad（3）

Adagrad这个优化算法被称为自适应学习率优化算法，之前我们讲的随机梯度下降以及动量法对所有的参数都使用的固定的学习率进行参数更新，但是不同的参数梯度可能不一样，所以需要不同的学习率才能比较好的进行训练
weixin_40245436·2020-08-11 04:12

PyTorch笔记7-optimizer

PyTorch视频教程笔记github源码概要Torch提供了几种optimizer，如：SGD,Momentum,RMSprop,AdamSGD:stochasticgradientdescent，随机梯度下降
YJH-666·2020-08-11 04:32

动手学深度学习：7.2 梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。
AI_Younger_Man·2020-08-11 03:02

动手学深度学习：7.4 动量法

7.4动量法在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。
AI_Younger_Man·2020-08-11 03:02

ResNet那些不解之谜

利用规范化的初始化和BatchNormalization解决，使得具有数十层的网络通过随机梯度下降(SGD)方法可以开始收敛。2）会产生网络退化的现象，不是由于过拟合导
傲娇的程序猿·2020-08-11 03:46

pytorch学习日记（一）——之CIFAR10图像训练测试实战

神经网络NN编程实现，往往需要以下几个步骤：1）定义NN，初始化NN的参数（权重和偏置）2）准备好输入数据集3）让输入通过NN，得到输出4）计算输出和理想输出的loss5）采用随机梯度下降方法（SGD）
虾米儿xia·2020-08-11 03:29

vowpal_wabbit是在单机上性能极高的机器学习库,比较online learning and batch learning

本质原因是vowpal_wabbit采用的是在线学习，也即优化方法采用的是随机梯度下降的方法。
BYR_jiandong·2020-08-11 03:53

pytorch学习笔记（三十四）：MiniBatch-SGD

文章目录小批量随机梯度下降1.读取数据2.从零开始实现3.简洁实现小结小批量随机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
逐梦er·2020-08-11 02:33

pytorch学习笔记（三十三）：梯度下降和随机梯度下降

文章目录前言1.一维梯度下降2.学习率3.多维梯度下降4.随机梯度下降小结前言在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。
逐梦er·2020-08-11 02:39

梯度下降 和反向传播推导（公式）

1、训练算法几乎都是使用梯度来使得代价函数下降，大多数都是对随机梯度下降算法的改进。目标函数关于的梯度是目标函数上升最快的方向。
qxq_sunshine·2020-08-10 10:35

PyTorch系列学习笔记07 - 随机梯度下降

PyTorch系列学习笔记07-随机梯度下降07随机梯度下降7.1什么是梯度？梯度在深度学习中是如何发挥作用的？
j.Lee.·2020-08-10 10:01

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的...

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663写得非常好，适合入门！神经元神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量，激活函数是sigmoid函数
djph26741·2020-08-10 09:11

反向传播之梯度下降法

梯度下降法：使用随机梯度下降算法，使参数沿着梯度的反方向，即总损失减小的方向移动，实现参数更新。
niewzh·2020-08-10 09:04

PyTorch 之 优化算法 torch.optim

各种优化算法在torch.optim这个包里面torch.optim这个包里面有很多的优化算法，比如我们常用的随机梯度下降算法，添加动量的随机梯度下降算法。
战立云·2020-08-10 08:19

PyTorch 不同类型的优化器

不同类型的优化器随机梯度下降法(SGD)如果我们的样本非常大，比如数百万到数亿，那么计算量异常巨大。因此，实用的算法是SGD算法。在SGD算法中，每次更新的迭代，只计算一个样本。
weixin_41710583·2020-08-10 08:17

利用pytorch分析不同的optimizer

四种optimizer:SGD(随机梯度下降），Momentum，RMSprop,Adam.SGD：每次随机选取数据样本进行学习，每次只随机选择一个样本来更新模型参数，因此每次的学习是非常快速的，并且可以进行在
kukamao·2020-08-10 07:26

pytorch的几种优化算法

一、SGD（stochasticgradientdescent）随机梯度下降优点:    虽然SGD收敛比较波折，但是对梯度的要求很低（计算梯度快）。
zxyjune·2020-08-10 06:34

梯度下降法and随机梯度下降法

1.梯度下降法梯度下降法的原理可以参考：斯坦福机器学习第一讲。我实验所用的数据是100个二维点。如果梯度下降算法不能正常运行，考虑使用更小的步长(也就是学习率)，这里需要注意两点：1）对于足够小的,能保证在每一步都减小；2）但是如果太小，梯度下降算法收敛的会很慢；总结：1）如果太小，就会收敛很慢；2）如果太大，就不能保证每一次迭代都减小，也就不能保证收敛；如何选择-经验的方法：...,0.001,
yudingjun0611·2020-08-10 05:15

福利网站！程序员面试——算法工程师面试大全第一部分

1.SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新.Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中
满天星._·2020-08-09 23:39

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（8）神经网络学习过程中的检查事项和参数调优

在这节课中，主要讲述了神经网络的检查事项（例如梯度检查，合理性检查和学习过程中对损失函数、权重、每层的激活函数与梯度分布等的检查等）和神经网络的参数调优实现方法（例如：随机梯度下降方法，动量方法，学习率退火方法等等
Naruto_Q·2020-08-09 17:49

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geeksongs·2020-08-09 16:00

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geek Song·2020-08-09 16:00

CNN卷积神经网络知识点总结

Inputlayer：Convlayer：PoolinglayerFClayer：激活函数sigmoidtanh(x)ReLULeakyReLU参数化ReLU随机化ReLuELU几种优化方式：SGD（随机梯度下降
�cly·2020-08-09 02:10

task6:pytorch神经网络优化方法--optim

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient
夜猫子科黎·2020-08-08 23:05

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
deep_learninger·2020-08-08 22:20

使用Python和Numpy进行波士顿房价预测任务（二）【深度学习入门_学习笔记】

读入数据（2）数据形状变换（3）数据集划分（4）数据归一化处理（5）封装成loaddata函数二、模型设计三、训练配置四、训练过程（1）梯度下降法-使用Numpy进行梯度计算（2）确定损失函数更小的点（3）随机梯度下降法波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务
qq_40794986·2020-08-08 20:24

论文阅读笔记：End-to-End Blind Image Quality Assessment Using Deep Neural Networks

在第二步中，从训练的早期层和第一个子网的输出开始，使用随机梯度下降法的变体训练质量预测子网。与大多数不同深度神经网络，选择生物学启发的广义
qq_25283239·2020-08-08 19:11

动手学深度学习Pytorch版Task01

公式表达如下4.优化函数（随机梯度下降）当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（anal
Serendipityo·2020-08-08 13:28

机器学习入门-逻辑回归算法

theta2，theta3的参数跟新假定目标函数J(theta)=1/2m*np.sum(h(theta)-y)^2/len(X)梯度下降的策略分为3种，批量梯度下降：每次迭代输入全部的数据，效果好，但耗时随机梯度下降
weixin_33813128·2020-08-08 11:49

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?
ytusdc·2020-08-08 01:32
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