随机梯度下降SGD

BILSTM-CRF代码讲解

2.torch.optim包则主要包含了用来更新参数的优化算法，比如SGD、AdaGrad、RMSP
吾小凰·2022-12-16 22:23

【ML笔记】4、训练模型（线性回归、逻辑回归、多类别逻辑回归）

目录1、线性回归2、正规方程（TheNormalEquation）3、梯度下降4、批量梯度下降(BGD)5、随机梯度下降(SGD)6、小批量梯度下降(Mini-BGD，MBGD)7、多项式回归8、学习曲线
ingy·2022-12-16 18:14

Batch Normalization批量归一化

深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下降成了训练深度网络的主流方法。
菜鸟知识搬运工·2022-12-16 17:34

机器学习面经

机器学习面经1.机器学习常见面试问题算法要从以下几个方面来掌握：产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有Online算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（随机梯度下降
LintaoD·2022-12-16 15:55

logistic_regression算法

本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~
FanLei_Data·2022-12-16 13:08

深度学习之优化器算法及python实现

opitimizers1.优化器算法1.1SGD算法没有动量的SGD算法：θ←θ−lr∗g\theta\leftarrow\theta-lr*gθ←θ−lr∗g其中θ\thetaθ是参数，lrlrlr是学习率
董蝈蝈·2022-12-16 12:23

Adam算法及python实现

文章目录算法介绍代码实现结果展示参考算法介绍Adam算法的发展经历了：SGD->SGDM->SGDNA->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Adamax的过程。
zoujiahui_2018·2022-12-16 12:39

机器学习面试

-recall、F1值-F1-score、ROC曲线下面积-ROC-AUC（areaundercurve）、PR曲线下面积-PR-AUC回归问题：MAE、MSE、RMSE优化方法梯度下降、批梯度下降、随机梯度下降
workerrrr·2022-12-16 10:52

Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数。同时，和激活节点临
BruceCheen·2022-12-16 10:14

深度学习——多GPU训练代码实现

k=2时数据并行地训练模型，利用两个GPU上的数据，并行计算小批量随机梯度下降。
钟楼小奶糕6·2022-12-16 08:00

2017年深度学习必读31篇论文

2017年即将擦肩而过，KloudStrife在其博客上盘点了今年最值得关注的有关深度学习的论文，包括架构/模型、生成模型、强化学习、SGD&优化及理论等各个方面，有些论文名扬四海，有些论文则非常低调。
weixin_34390105·2022-12-16 06:38

Gradient Descent Algorithm 梯度下降算法

文章目录2、GradientDescentAlgorithm梯度下降算法2.1优化问题2.2公式推导2.3GradientDescent梯度下降2.4StochasticGradientDescent随机梯度下降
LeoATLiang·2022-12-16 06:05

NNDL 作业11：优化算法比较

NNDL作业11：优化算法比较1.编程实现下式，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
叶雨柳光·2022-12-16 02:08

NNDL 作业12：第七章课后题

NNDL作业12：第七章课后题习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和
叶雨柳光·2022-12-16 02:07

MoCo v1 文献研究 [自监督学习]

✅个人简介：南京邮电大学，计算机科学与技术，在读本科更新笔录：2022/2/7改动：文中的所有“反向传播”改成“随机梯度下降算法(SGD)”。原因：当时把“BP算法”和“SGD算法”混淆成一个东西了。
一支王同学·2022-12-16 00:21

深度学习优化器

SGD(Stochasticgradientdescent)随机梯度下降算法参数更新针对每一个样本集x(i)和y(i)。批量
lilhen·2022-12-15 22:14

优化器

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
一只小团子·2022-12-15 22:42

❀精度优化❀优化策略1：网络+SAM优化器

一：SAM优化器介绍：SAM:SharpnessAwarenessMinimization锐度感知最小化SAM不是一个新的优化器，它与其他常见的优化器一起使用，比如SGD/Adam。
夏天｜여름이다·2022-12-15 22:39

PyTorch小技巧——动态调整学习率

optimizer=optim.SGD([#如果对某个参数不指定学习率，就使用最外层的默认学习率{'param
cqu_shuai·2022-12-15 13:46

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性（即公式(7.27)和公式(7.28).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
_Gypsophila___·2022-12-15 09:22

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编辑1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
_Gypsophila___·2022-12-15 09:51

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和编辑正则化的效果相同
uvuvuvw·2022-12-15 09:33

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
uvuvuvw·2022-12-15 09:30

神经网络课程笔记-李沐教程

梯度下降：通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解方法两个重要的超参数批量大小和学习率improtrandom:random包主要用来生成随机数X=torch.normal
时--·2022-12-15 08:51

利用感知机实现鸢尾花分类问题

主要采用了分离超平面的概念，其学习策略是极小化误分点到超平面距离，使用的学习算法为随机梯度下降算法。我们将采用sklearn包中提供的iris数据使用两种方法进行训练及分类。
欢脱的婷子·2022-12-15 08:36

学习笔记三：深度学习DNN2

文章目录一、神经网络参数优化器1.2SGD（无动量）随机梯度下降。
读书不觉已春深！·2022-12-15 02:31

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和编辑正则化的效果相同
喝无糖雪碧·2022-12-14 23:50

9月30日计算机视觉基础学习笔记——优化算法

文章目录前言一、BGD、SGD、mini-batchGD二、Momentum、NAG三、Ada-grad、RMS-Prop、Ada-delta四、Ada-m前言本文为9月30日计算机视觉基础学习笔记——
Ashen_0nee·2022-12-14 17:12

机器学习--梯度下降与一元线性回归

目录梯度下降基本概念梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)一元线性回归线性回归概念原理引入代价函数公式推导代码一元函数多元函数梯度下降基本概念梯度下降法，又名最速下降法是求解无约束最优化问题最常用问题的方法
再见--不见·2022-12-14 16:27

机器学习----回归与最优化的区别与联系

一.最优化-寻找最小值1.梯度下降法a.批量梯度下降法，b.随机梯度下降法，c.小批量梯度下降法通过梯度的处理来决定下次采样的位置2.牛顿法3.启发式如遗传算法，通过选择、交叉、变异，来选择下次采样的位置
追梦苦旅·2022-12-14 16:53

NNDL 作业12：第七章课后题

7-1在小批量梯度下降中,试分析为什么学习率要和批量大小成正比.主要是为了降低批量过小带来的不稳定性风险，防止它更新时前往偏离方向太远，因为当批量越大时，梯度方向更具有代表性，随机梯度下降偏离正常方向的概率要更低
真不想再学了·2022-12-14 15:17

什么是深度学习中的优化器--笔记

常用的优化器SGD（随机梯度下降）每次只选择一个样本
Shuxuan1·2022-12-14 09:08

优化器模块

根据在训练过程中每次迭代使用数据量的大小(一次iter计算的loss使用到的数据量的大小)，可以将梯度下降法分成批梯度下降法(BatchGradientDescent，BGD)、随机梯度下降法(StochasticGradientDescent
沙小菜·2022-12-14 09:03

深度学习中epoch，batch的概念--笔记

DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次(1个iteration)一起训练batchsize个样本,计算它们的平均损失函数值，来更新参数。
Shuxuan1·2022-12-14 09:01

神经网络与深度学习：人工神经网络（下）

人工神经网络（下）1.小批量梯度下降法1.1批量梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降2.梯度下降法的优化2.1小批量样本的选择2.2批量大小2.3学习率2.4梯度3.Keras和tf.Keras4
Twinkle1231·2022-12-14 01:26

深度学习推荐系统综述

本周学习情况学习内容概述：学习了FM与深度学习结合的相关模型学习了注意力机制与深度学习结合的相关模型学习了强化学习与深度学习结合的相关模型对学习的模型进行归纳总结以便以后复习查看使用Python代码实现FMpytorch中SGD
怼怼是酷盖·2022-12-13 15:11

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和编辑正则化的效果相同
五元钱·2022-12-13 15:31

作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和L_{2}正则化的效果相同
岳轩子·2022-12-13 15:25

利用CNN进行面部表情识别

文章目录前言系统设计数据预处理数据集分割数据增强VGGNet网络结构神经网络的优化方法基于Nesterovmomentum的SGD方法学习速率监测器系统实现实验环
程序员小鑫·2022-12-13 08:37

《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

目录第三章线性模型算法3.1两类感知器的参数学习算法算法3.2一种改进的平均感知器参数学习算法算法3.3广义感知器参数学习算法第四章前反馈神经网络算法4.1使用反向传播算法的随机梯度下降训练过程第七章网络优化与正则化算法
是一个小迷糊吧·2022-12-12 18:06

NNDL 作业12：第七章课后题

习题7-9证明在标准的随机梯度下降中,权重衰减正则化和l,正则化
沐一mu·2022-12-12 18:54

机器学习-支持向量机（SVM）

）非线性SVM（nonlinearSVM）数值求解1.内点法（InteriorPointMethod,IPM）2.序列最小优化（SequentialMinimalOptimization,SMO）3.随机梯度下降
是DRR啊·2022-12-12 16:31

随机权值平均优化器SWA(Stochastic Weight Averaging)简介

SWAisasimpleprocedurethatimprovesgeneralizationindeeplearningoverStochasticGradientDescent(SGD)atnoadditionalcost
Gallant Hu·2022-12-12 15:43

《SWALP：Stochastic Weight Averaging in Low-Precision Training》

摘要：这种方式可以使得所有数字均量化至8-bit，同时表示为SWALP任意收敛于二次目标的最优解，在强凸条件下使噪声球渐近小于低精度SGD。
王甜甜真厉害·2022-12-12 15:40

pytorch ： Stochastic Weight Averaging理解和用法

SWAhasbeenproposedinAveragingWeightsLeadstoWiderOptimaandBetterGeneralization.SGD倾向于收敛到loss的平坦的区域，由于权重空间的维度比较高
手口一斤·2022-12-12 15:07

SWA(Stochastic Weight Averaging)实验

cifar10数据集上进行实验原理论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.12645.pdfSGD倾向于收敛到loss的平稳区域平稳区域的大部分都处于边界，由于权重空间的维度比较高，SGD
AI大魔王·2022-12-12 15:36

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

文章目录使用的库列表问题1：cannotimportname'VGG16'from'keras.applications'问题2：module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD
鱼犬·2022-12-12 13:09

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征
Stacey.933·2022-12-12 09:09

神经网络与深度学习作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中,试分析为什么学习率要和批量大小成正比.习题7-2在Adam算法中,说明指数加权平均的偏差修正的合理性（即公式(7.27)和公式(7.28)).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
红肚兜·2022-12-12 09:01

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和编辑正则化的效果相同
cdd04·2022-12-12 09:30
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