随机梯度下降第8页

随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）

梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。我们通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化-f(x)来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一个损失函数为，其中然后要使得最小化它。梯度下降：梯度的方向是函数

柠檬上神·2023-02-04 09:04

基于pytorch的自定义网络手写数字识别

基于pytorch的手写数字识别手写数字识别数据获取初始化w，b取值，并对取值进行kaiming初始化定义网络结构学习率以及损失函数定义，随机梯度下降求最优解模型训练以及验证交叉熵损失函数说明手写数字识别本文基于

IDONTCARE8·2023-02-04 08:41

OpenMMLab课程笔记Day1

深度神经网络自适应梯度算法：根据梯度的历史幅度自动调整学习率（区分”学习重点“）优化器：动量，将上一步的移动延续到本布，帮助逃离局部极小值与鞍点，环节随机梯度下降的波动为了避免过拟合，我们设计了earlystopping

Halbert(^_^)·2023-02-04 08:54

Open-mmlab学习笔记 D2

模型学习的方式主要有监督学习（损失函数、随机梯度下降算法、视觉模型常用训练技巧）与自监督学习。监督学习指基于标注数据

weixin_56985645·2023-02-04 07:13

darawhale第一次学习打卡笔记

1.线性回归线性回归的公式是一种线性关系线性回归的损失函数常用的一种损失函数是均方误差，公式如下优化函数这里用的是小批量随机梯度下降法，这种方法也是神经网络中常用的方法需要注意的点优化函数的代码defsgd

Hzzzz～·2023-02-04 00:02

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第六章与学习相关的技巧（第一部分）

使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。S

火车切片·2023-02-03 18:02

＜OpenMMLab实战营第一讲＞计算机视觉与OpenMMLab

机器学习和神经网络简介机器学习的基本流程（以分类器问题为例）：多分类任务：四、神经网络的训练神经网络的训练损失函数L1损失：平方损失：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：梯度下降算法：局限性：梯度下降算法问题的改进：随机梯度下降

努力码代码的菜鸟·2023-02-03 15:34

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解及 batch、epoch、iteration的含义

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降

weixin_40744387·2023-02-03 14:38

计算机视觉之图像分类算法基础

2.模型学习：监督学习：基于标注数据学习，损失函数，随机梯度下降算法，视觉模型常用训练技巧。自监督学习：基于无标注的数据学习。

weixin_42837310·2023-02-03 14:51

OpenMMLab AI实战营打卡-第2课

从卷积神经网络入手，主讲人介绍了很多非常理论的知识（诸如残差学习、神经结构、卷积核与运算），这对我理解计算机视觉以及之后调用神经网络打好了扎实的理论基础，之后的优化器部分，重温了上一节课的一些经典算法如随机梯度下降

m0_61420917·2023-02-03 11:14

从一条曲线谈损失函数优化方法

我们将在这篇文章中讨论以下算法：随机梯度下降法（批

breezedancer·2023-02-03 08:34

Pytorch 中的 torch.optim.swa_utils.AverageModel() 及其原理总结

SWA(随机加权平均)1.1SWASWA全称:StochasticWeightAveraging,SWA是使用修正后的学习率策略对SGD(或任何随机优化器)遍历的权重进行平均，从而可以得到更好的收敛效果随机梯度下降

怎样才能回到过去·2023-02-02 09:49

第六章机器学习技巧——参数的更新&权重的初始值&Batch Normalization&正则化&超参数的验证

1.参数的更新*神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（1）SGD（随机梯度下降法）（2）Momentumv对应物理上的速度，表示了物体在梯度方向上受力

桃桃tao·2023-02-02 08:53

机器学习——动量与学习率衰减

动量动量法是梯度下降法的变式，在随机梯度下降的同时，增加动量。

左小田^O^·2023-02-02 08:22

动手学深度学习3——优化和深度学习

鞍点一维梯度下降学习率小批量随机梯度下降动量法图像增广d2l.set_figsize()img=Image.open('../..

123梦野·2023-02-02 08:18

Overcoming Challenges in Fixed Point Training of Deep Convolutional Networks

随机梯度下降算法由于存在数值精度有限的算术而导致出现噪声的梯度更新时变得不稳定。随机进位是一种易于接受的解决方案，它可以帮助训练低精度定点网络。

侯俊同学·2023-02-02 04:14

优化算法详解

文章目录1、机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1分类2.2通用的优化框架3公式解3.1费马定理3.2拉格朗日乘数法3.3KKT条件4数值优化算法4.1梯度下降法4.1.1SGD、BGD、MBGD随机梯度下降法

望百川归海·2023-02-01 19:30

98. 优化算法

1.优化问题2.局部最小vs全局最小3.凸集4.凸函数5.凸函数优化6.凸和非凸例子7.梯度下降8.随机梯度下降9.小批量随机梯度下降10.冲量法11.Adam12.总结深度学习模型大多是非凸小批量随机梯度下降是最常用的优化算法冲量对梯度做平滑

chnyi6_ya·2023-02-01 19:26

Rust parallel SGD

使用Rust开发并行随机梯度下降中遇到的问题解决方案1.Futures2.Nalgebra3.Tokio其中Tokio负责异步IO，Futures负责并行计算，Nalgebra负责矩阵等数学对象的抽象。

墨弈·2023-02-01 15:14

卷积神经网络基本组成结构

step1：搭建神经网络结构（用于提取输入图像的特征）step2：找到一个合适的损失函数（如crossentropyloss，MSE，MAE）step3：找到一个合适的优化函数，更新参数（如反向传播，随机梯度下降

sweetboxwwy·2023-02-01 13:14

数据分析-深度学习Pytorch Day11

损失函数是单个样本与真实值之间的差距代价函数是整个样本集与真实值的平均差距随机梯度下降就是不使用代价函数对参数进行更新，而是使用损失函数对参数更新。

小浩码出未来！·2023-02-01 12:13

SVM支持向量机及cs231n作业解读

目录SVM支持向量机作用机理Assignment1的SVM作业svm.ipynb（上）linear_svm.pysvm.ipynb（中）随机梯度下降svm.ipynb（下）作用机理SVM损失函数就是说，

塔克拉玛干沙漠的卖水小孩·2023-02-01 11:56

《python深度学习》第三章神经网络入门

一、神经网络的剖析神经网络的四个方面：（1）层：多个层组合形成网络（模型），将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量，大多数层都有权重（利用随机梯度下降学到的一个或多个张量，包含网络的知识）。

dream--coder·2023-01-30 17:07

关于随机梯度下降法小心得

为了避开这种情况，我们会使用随机梯度下降法，每一次迭代是每个训练样本的误差去更新，相当于上面的公式

深海的幽灵·2023-01-30 12:00

梯度下降法推导

**梯度下降法公式推导**梯度下降法简单的来说就是一种寻找最小值的点的方法，是机器学习和深度学习中常用的优化器，具体又可分为批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD），本文不对这些问题做讨论只是从数学角度来推导神经网络中的数学武器

废话会浪费话费·2023-01-30 12:29

梯度下降（Gradient Descent）的收敛性分析

我们常听到神经网络（neuralnetwork），也常常使用梯度下降及其变种（如随机梯度下降，Adam等）来最小化经验误差（empiricalloss）。不妨设可导的目标函数（objecti

PaperWeekly·2023-01-30 12:53

梯度下降法学习心得

随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。

曦微熹未·2023-01-30 12:19

多种分类以及模型评估

多种分类以及模型评估分类获取mnist数据集获取训练数据和标签数据标准化及数据集划分训练二分类器划分数据集随机梯度下降分类性能测试使用交叉验证测量准确率傻瓜版分类器混淆矩阵随机梯度下降分类器对应的混淆矩阵混淆矩阵最佳状态精度和召回率精度

艾醒(AiXing-w)·2023-01-30 11:30

用pytorch实现boxcox变换

这次用自动微分+随机梯度下降搞一把，哈哈importpandasaspdsegmentat

littlehuangnan·2023-01-30 10:33

回归模型程序实现——Python绘制散点图、Python实现一元线性回归、Python实现多项式回归（以目标函数、均方误差为终止条件）、python实现随机梯度下降、python实现多元线性回归

1.python绘制散点图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读入训练数据train=np.loadtxt('click.csv',delimiter=',',skiprows=1)train_x=train[:

奋进的小hang·2023-01-30 09:06

深度学习之优化算法

优化算法与深度学习1、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

tt丫·2023-01-30 02:46

Pytorch之波士顿房价预测

Pytorch之波士顿房价预测一、包库准备importtorchimporttorch.nnasnn#帮助我们创建和训练神经网络fromtorch.optimimportSGD#导入实现随机梯度下降算法

殇小气·2023-01-29 14:49

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

图像转换网络是一个深度残差卷积网络，将输入图像转换成输出图像，使用随机梯度下降法来训练为了克服像素损失的缺点，使损失方程能够更好的度量感知和语义相关的信息。

LuDon·2023-01-29 11:33

【动手学深度学习】反向传播+神经网络基础

bilibili4.7.前向传播、反向传播和计算图—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)[5分钟深度学习]#01梯度下降算法_哔哩哔哩_bilibili加深了对梯度下降和随机梯度下降的理解

Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

PyTorch深度学习-03梯度下降（快速入门）

1.2GradientDescentalgorithm(梯度下降算法)1.2.1Gradient(梯度)1.2.2Update(更新权重)1.3代码实现1.4结果截图2.StochasticGradientDescent(随机梯度下降

璞玉牧之·2023-01-29 07:52

3 梯度下降算法

文章目录问题方法穷举法分治法梯度下降算法梯度梯度下降算法课程代码随机梯度下降算法批量梯度下降（mini-batch）课程来源：链接其他觉得别人总结的比自己好，采用之的：链接以及BirandaのBlog！

Micoreal·2023-01-28 10:08

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

关于深度学习的大批训练：generalizationgap&sharpABSTRACT随机梯度下降(SGD)方法及其变体是许多深度学习任务的选择算法。

artyourtimes·2023-01-27 13:34

YB菜菜的机器学习自学之路（三）——简单了解梯度下降

YB菜菜的机器学习自学之路（三）——简单了解梯度下降前提说明代价函数求解1.公式法求解2.梯度下降+罗森布拉特感知器2.1批量梯度下降2.1随机梯度下降2.3mini-批量梯度下降2.4计算结果：前提说明从求解简单的一元二次代价函数

Keep_Holding_Down·2023-01-27 10:04

自然语言学习路线图

自然语言处理的现状与前景2.自然语言处理应用3.自然语言处理经典任务第二章：数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章：分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章

Gavin_hello·2023-01-27 01:54

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

：Deeplearning：三十七(Deeplearning中的优化方法)内容：本文主要是参考论文：Onoptimizationmethodsfordeeplearning，文章内容主要是笔记SGD（随机梯度下降

dearbaba_8520·2023-01-26 08:44

统计学习方法读书笔记3-感知机SVM

文章目录1.感知机模型2.感知机的学习策略1.数据集的线性可分性2.感知机学习策略3.感知机学习算法1.原始形式-随机梯度下降法2.对偶形式4.感知机算法收敛性证明感知机是二类分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量

哎呦-_-不错·2023-01-25 12:34

随机梯度下降算法入门介绍（最通俗易懂）

文章目录1.什么是梯度2.什么是梯度下降算法3.什么是随机梯度下降算法1.什么是梯度首先给出高数课程中梯度的定义：如果对上面的定义没有理解也没有关系，用通俗的语言来说，梯度实际上就是一个向量，向量中的各个元素表示多元函数在某一个点对于其中一个自变量的偏导数

北岛寒沫·2023-01-25 12:28

统计学习方法学习笔记（2）感知机

感知机算法通过随机梯度下降法进行求解。感知机算法的优点在于简单且易于实现。感知机算法是神经网络算法和支持向量机算法的基础。2.1.感知机模型感知机的定义：假设输入空间包含于

北岛寒沫·2023-01-25 12:26

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）

mini-batch梯度下降：选用子训练集进行梯度下降；batch梯度下降：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

bijingrui·2023-01-25 10:39

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

深度学习中的batch的大小对学习效果与时间的影响

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)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权

旺仔的算法coding笔记·2023-01-22 13:13

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

1随机梯度下降的梯度对于满足分布D的数据集，我们做以下标记：mini-batch的梯度，也就是SGD带来的梯度，可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么，这个误差项，对于机器学习任务来说，有没有增益呢？

UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器

#深度解析#SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared误差的区别文章目录概述1.SGD（StochasticGradientDescent随机梯度下降

energy_百分百·2023-01-21 19:04

机器学习笔记part1，系数优化(SGD/随机梯度下降)及代码实现

机器学习笔记part1要先理解梯度下降:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1138716481,epochs(时代/学习周期)→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient(系数)→更好地拟合数据即b=b-learningrate*error*x2把所有地epoch(学习周期，注意，每个epoch里会有相应的训练集)进行l

丰。。·2023-01-21 19:03

SGD和带momentum的SGD算法

参考：https://crazyang.blog.csdn.net/article/details/846185361、关于SGD算法：随机梯度下降算法的出现是因为，BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢

_Skylar_·2023-01-21 19:03

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