随机梯度下降SGD

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

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks（去服务器的多任务图联邦学习）

文章目录论文信息摘要SpreadGNNFramework用于图层次学习的联邦图神经网络图神经网络的联邦多任务学习SpreadGNNDPA-SGD的收敛性质实验总结论文信息SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks
1 + 1=王·2023-01-24 23:36

【4-网络八股扩展】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·2023-01-24 11:21

【3-神经网络八股】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·2023-01-24 11:43

深度学习梯度下降优化方法分类汇总

第一类：基于梯度和moment（核心：衰减）适用于一般的任务，有一个好的初始化值，收敛到全局或者局部的最优解；SGD（StochasticGradientDescent）（直接梯度下降）momentum
手口一斤·2023-01-23 21:15

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

pytorch学习笔记------------优化器

注意事项：1.优化器参数的设置real_optim=torch.optim.SGD(nn_seq_1.parameters(),lr=0.01)#params=nn_seq_1.model是不正确的2.
完◎笑·2023-01-22 11:22

机器学习：优化算法Optimizer比较和总结(SGD/BGD/MBGD/Momentum/Adadelta/Adam/RMSprop）

在花书深度学习第8章OptimizationforTrainingDeepModels中对机器学习中的优化器有如下定义:findingtheparametersθ\thetaθofaneuralnetworkthatsignificantlyreduceacostfunctionJ(θ)J\left(\theta\right)J(θ),whichtypicallyincludesaperforma
陶将·2023-01-21 19:07

pytorch优化器详解：SGD

目录说明SGD参数paramslrmomentumdampeningweight_decaynesterov举例（nesterov为False）第1轮迭代第2轮迭代说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数
拿铁大侠·2023-01-21 19:37

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

R-Squared等误差公式的深度解析请参考我的这篇博文->#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
energy_百分百·2023-01-21 19:04

通俗理解 Adam 优化器

Adagrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析#深度学习中的SGD
energy_百分百·2023-01-21 19:04

机器学习11种优化器推导过程详解(SGD,BGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Nadma,Adamx)

在神经网络的训练中，有两个重要的概念，一个是损失函数，一个是优化函数，简单来说损失函数是评价指标，优化函数是网络的优化策略，常用的优化函数有SGD、BGD、MBGD、Momentu
量化交易领域专家：杨宗宪·2023-01-21 19:33

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

“深度学习”学习日记。与学习相关的技巧 -- 参数的更新

1,SGD:回忆一下随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD、将要更新的权重设置为W，把损失函数关于梯度几位。η代表学习率；表示右边的值更新左边
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 14:47

【2-神经网络优化】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·2023-01-20 16:07

keras中的常用Loss使用

model.compile(optimizer="sgd",loss="mean_squared_error")fromkerasimportlosses#note:mean_squared_error
teonus·2023-01-19 20:59

keras自定义loss

model.compile编译时所需的参数之一，可以用损失函数名或者TensorFlow符号函数：#损失函数名model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd
方如一·2023-01-19 20:54

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)

第6章与学习相关的技巧6.1学习过程中参数更新最优化方法6.1.2SGD1.SGD的实现2.SGD的缺点6.1.4Momentum1.Momentum公式2.Momentum的实现6.1.5AdaGrad1
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
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