随机梯度下降SGD 第14页

PyTorch (三): 常见的网络层

目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss优化器SGD

连理o·2023-01-19 18:13

2022秋招算法岗面经题：训练模型时loss除以10和学习率除以10真的等价吗（SGD等价，Adam不等价）

使用SGD、MomentumSGD等，将loss除以10，会对训练有影响，并且这个影响和学习率除以10是等价的。具体分析Adam当使用Adam优化器时，若将loss

白马金羁侠少年·2023-01-19 12:11

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...

什么是梯度下降法？梯度下降法是一种机器学习中常用的优化算法，用来找到一个函数(f)的参数(系数)的值，使成本函数(cost)最小。当参数不能解析计算时(如使用线性代数)，并且必须通过优化算法搜索时，它是最佳选择。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

[PyTorch]利用torch.nn实现logistic回归

文章目录内容速览实验要求代码实验结果内容速览采用PyTorch提供的data库创建数据加载器data_iter继承nn.Module构建网络模型参数初始化损失函数torch.nn.BCELoss()，torch.optim.SGD

番茄牛腩煲·2023-01-18 11:38

PyTorch： torch.optim 的6种优化器及优化算法介绍

importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.utils.dataasDataimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.结合PyTorch中的optimizer谈几种优化方法这6种方法分为2大类：一大类方法是SGD

三世·2023-01-18 09:00

浅 CNN 中激活函数选择、 kernel大小以及channel数量

Activationfunction当用经典的LeNet进行MNIST识别训练时，我发现将sigmoid函数改为ReLu，同时降低学习率（防止dyingneurons）并没能加快SGD收敛，反而使得accuracy

Whisper321·2023-01-18 01:16

PyTorch学习笔记（12）--神经网络优化器

目录PyTorch学习笔记（12）--神经网络优化器1.优化器是什么2.优化器的使用2.1SGD优化器的使用2.2使用SGD优化器进行多轮训练3.学习小结1.优化器是什么神经网络的学习的目的就是寻找合适的参数

我这一次·2023-01-17 22:39

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器一、优化器二、例子一、优化器参考：优化器(Optimizer)torch.optim二、例子使用SGD优化器，观察每一轮epoch后损失的变化。

Mr庞.·2023-01-17 22:07

梯度下降优化器（1）

梯度下降优化器（1）神经网络权重参数随机初始化批量梯度下降随机梯度下降参考书目：《零基础学机器学习》#编译神经网络，指定优化器、损失函数，以及评估指标ann.compile(optimizer='adam

psy99·2023-01-17 16:43

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

SGD、Momentum、RMSProp、Adam。随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本nnn中随机选取一个样本isi

AINLPer·2023-01-17 12:00

深度学习优化器

总述优化器两个家族：SGD&Adam。对于传统CV领域，SGD收敛慢但是泛化性好，Adam反之。但是对GAN这种复杂网络，Adam效果更好。

苏不不·2023-01-17 11:29

Pytorch优化器全总结（四）常用优化器性能对比含代码

目录写在前面一、优化器介绍1.SGD+Momentum2.Adagrad3.Adadelta4.RMSprop5.Adam6.Adamax7.AdaW8.L-BFGS二、优化器对比优化器系列文章列表Pytorch

小殊小殊·2023-01-17 11:56

只知道GAN你就OUT了——VAE背后的哲学思想及数学原理

VAE之所以流行，是因为它建立在标准函数逼近单元，即神经网络，此外它可以利用随机梯度下降进行优化。本文将解释重点介绍VAE背后的哲学思想和直观认识及其数学原理。

qunnie_yi·2023-01-17 09:37

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

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

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

在做输出层的选择上：创建模型后必须compile（）方法来指定损失函数和要使用的优化器交叉熵MLP.compile(loss=‘sparse_categorical_crossentropy’,optimizer=‘SGD

菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

机器学习：《李航统计学方法》二

并且感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算

关切得大神·2023-01-16 08:00

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(九)

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

数据分析-深度学习 Pytorch Day4

合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入

小浩码出未来！·2023-01-16 08:40

深度学习——不同梯度下降法的特点比较

1、标准梯度下降法（GD）（1）每个样本都计算一次（2）训练速度慢（3）容易陷入局部最优解2、批量梯度下降法（BGD]-每批样本计算一次（1）训练速度较快（2）选择平均梯度最小的方向3、随机梯度下降法（

前尘昨夜此刻·2023-01-16 06:03

深度学习——Dropout层

一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。在做权重的调整

一套煎饼·2023-01-16 06:03

【1-神经网络计算】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD

如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:32

11 Dataset and DataLoader

之前讨论过，使用梯度下降的时候，我们有几种选择，一种是批量梯度下降（全部的样本），一种是随机梯度下降（每次只用一个样本）。如果我们只用一个样本，我们可能会得到比较好的随机性，会帮助我们克服鞍点的问

蓝子娃娃·2023-01-15 14:14

【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2.梯度下降算法优化2.1动量梯度下降2.2RMSProp算法2.3Adam算法2.4学习率衰减1.优化算法背景传统的机器学习会小心设计目标函数和约束，以确保优化问题是凸的，从而避免

TianleiShi·2023-01-15 10:28

深度学习 | 梯度下降法

：收敛速度要快；能全局收敛重点问题：如何调整搜索的步长（也叫学习率，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

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

【计算机视觉】理清深度学习优化函数发展脉络

背景知识深度学习网络训练中，有很多可供选择的优化函数如SGD、Adam等等，到底用哪个好呢？

秋天的波·2023-01-15 06:18

Python3中.pyi文件介绍

文件，如下图所示，是PyTorch中torch/optim模块中的.pyi文件：每种实现优化算法的.py文件，都有一个对应的.pyi文件，每个.pyi文件中的内容都相似，仅有类的__init__函数，如SGD

fengbingchun·2023-01-14 22:35

深度学习系统框架基础--python+CNN

深度学习系统框架基础--python+CNN**机器学习****python****感知机****神经网络****参数归类****激活函数****正规化****预处理****批处理****损失函数****随机梯度下降法

wnaka·2023-01-14 20:14

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

梯度下降算法与随机梯度下降算法：实现波士顿房价问题

梯度下降算法：importrandomimportnumpyasnpk1=random.random()k2=random.random()k0=random.random()a=0.01x=np.array([[2104,3],[1600,3],[2400,3],[1416,2],[3000,4]])t=np.array([[400],[330],[369],[232],[40]])eps=0.

.bigship·2023-01-14 08:29

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

波士顿房价预测—随机梯度下降法优化

随机梯度下降法(SGD)为了解决性能差的问题，我们引入了随机梯度下降法(SGD)对其进行优化，改进如下:反正参数每次只沿着梯度反方向更新一点点，那么方向大差不差即可，所以我们每

心无旁骛~·2023-01-14 08:56

如何使用MindSpore自定义优化器

从SGD开始，神

好名字可以让朋友..更容易记住你·2023-01-14 03:55

9、处理大数据集

例如计算代价函数时的计算量会变得很大同时，我们也知道大数据量对高方差的模型有效果，而对高偏差的模型效果不大对于高方差模型，我们往往会增加基础结构，改变算法，利用更大的数据集在大规模机器学习中，我们更偏向于找到合理或高效的计算方法9.2随机梯度下降批量梯度下降虽然梯度下降较快

脑袋空空的Coduck君·2023-01-14 03:54

pytorch DataParallel 多GPU使用

0,1,2,3]model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel(model,device_ids=device_ids)optimizer=optim.SGD

genous110·2023-01-14 03:53

技术干货｜如何使用昇思MindSpore自定义优化器

从SGD开始，神经网络模型优化器就一直在迭代和发展之中。如PyTorch就已经开源了包括SGD、Momentum、RMSprop、Adam、AdamW等等丰富的优化器。

昇思MindSpore·2023-01-14 03:51

李航统计学习方法(第二版)第二章感知机学习笔记【理论篇】

感知机感知机的定义感知机的数学表达式感知机的几何意义感知机的目标函数数据集线性可分目标函数推导感知机的优化方法原始形式随机梯度下降批量梯度下降为什么用随机梯度下降而不用批量梯度下降对偶形式为什么要转化成对偶形式感知机的定义感知机是二分类线性分类模型

禅心001·2023-01-13 22:04

【机器学习笔记】《统计学习方法》第二章感知机+随机梯度下降法

主要参考书目《统计学习方法》第2版，清华大学出版社参考书目MachineLearninginAction,PeterHarrington用于考研复试笔记，所以写的很简洁，自己能看懂就行。有学习需求请绕道，参考吴恩达机器学习或以上书籍，讲得比大多数博客好。概念感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1，-1二值。f(x)=sign(w⋅x

Baolar_Code·2023-01-13 22:30

机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章感知机

2.3感知机学习算法算法2.1随机梯度下降法算法2.2感知机模型对偶形式

xingS1992·2023-01-13 22:27

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

研究思路1、模型：二分类问题，数据点分为“+1+1+1”类和“−1-1−1”类，“超平面”为所求；2、策略：损失函数最小化，确定参数www和bbb；3、算法：随机梯度下降法。

liweiwei1419·2023-01-13 22:51

机器学习—线性回归模型

线性回归线性模型批量梯度下降随机梯度下降MiniBatch梯度下降三种策略对比多项式回归数据样本数量对结果的影响正则化线性模型#用sklearn线性模型fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

阿楷不当程序员·2023-01-13 16:01

YOLO Hyperparameter Evolution

1.HyperScratch@/data/hyps/hyp.scratch.yamllr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.15#finalOneCycleLRlearningrate

Banbakaban·2023-01-13 15:52

【ML/DL】mini-batch 梯度下降法的batch size设置多大合适？

梯度下降法通常分为三类：（1）批量梯度下降法：每次训练输入全部数据，能够考虑全部样本的梯度，获取到准确的梯度，但比较耗时，并且输入全部数据，可能内存或GPU装不下；（2）随机梯度下降法：每次随机选择一个样本进行训练

落叶阳光·2023-01-13 00:15

torch.optim.SGD

torch.optim.SGD文章1：pytorch优化器详解：SGD（重点）文章2：[torch]optim.sgd学习参数文章3：Torch中optim的sgd(Stochasticgradientdescent

雁瑜彭·2023-01-13 00:59

《白话机器学习的数学》公式整理

随机梯度下降法。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

《白话机器学习的数学》随机梯度下降法实现代码理解

书本源码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读入训练数据train=np.loadtxt('click.csv',delimiter=',',dtype='int',skiprows=1)train_x=train[:,0]train_y=train[:,1]#标准化mu=train_x.mean()sigma=train_x.std()defs

Atl212·2023-01-12 19:03

刘二大人《PyTorch深度学习实践》第3讲梯度下降算法

α是学习率，此处设为0.012、梯度下降法只能算出局部最优，没办法得到全局最优3、鞍点，梯度为04、如果cost随epoch曲线上升了，原因可能是α取大了；加权均值可以让曲线更圆滑5、随机梯度下降公式6

qq_39705798·2023-01-12 11:47

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