随机梯度下降SGD

优达学城《DeepLearning》2-1：卷积神经网络

本次遇到的深度学习核心概念：SGD优化器：GD就是梯度下降（GradientDescent），SGD就是随机梯度下降。
⊙月·2022-08-25 07:29

cs231n_2018_lecture08_notes_nn硬软件平台

要点：神经网络的硬件和软件平台在课件最开始总结了lecture07讲的关键：optimization的选择——SGD+Momentum,Nesterov,RMSProp,Adamdropout正则化可以看作是在网络的前向传播过程中加噪
is_fight·2022-08-25 07:57

《机器学习》李宏毅P5-8

v.s.方差模型选择交叉验证N-折交叉验证（N-foldCrossValidation）梯度下降（GradientDesent）梯度下降解最优化问题调整学习率自适应学习率自适应学习率算法——Adagrad随机梯度下降法
静妮子i·2022-08-25 07:24

深度学习【使用pytorch实现基础模型、优化算法介绍、数据集的加载】

API1.1`nn.Module`1.2优化器类1.3损失函数1.4线性回归完整代码2.在GPU上运行代码3.常见的优化算法介绍3.1梯度下降算法（batchgradientdescentBGD）3.2随机梯度下降法
hike76·2022-08-24 15:46

英伟达首席科学家：深度学习硬件的过去、现在和未来

20世纪80年代甚至更早就提出了大多数深度学习算法如深度神经网络、卷积神经网络、反向传播算法和随机梯度下降等。第二是数据集。训练神经网络
·2022-08-24 11:55

【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07）

正向传播与反向传播(BP)随机梯度下降法(SGD)mini-batch梯度下降调节Batch_Size对训
王小王-123·2022-08-23 15:09

梯度下降的线性回归用python_python实现线性回归的梯度下降法

梯度下降的方式分为三种：批量梯度下降(BatchGradientDescent)，随机梯度下降(st
weixin_39845825·2022-08-22 07:35

深度学习----BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

下例中，其激活函数为Sigmoid函数：2.随机梯度下降法计算全过程目标：更新权重
郭大侠写leetcode·2022-08-22 07:15

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P3 梯度下降算法

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P3梯度下降算法P3梯度下降算法1、算法思路及存在的问题2、梯度下降算法代码实现3、随机梯度下降算法代码实现P3梯度下降算法1、算法思路及存在的问题穷举思路：全部找一遍
小白*进阶ing·2022-08-22 07:09

BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

下例中，其激活函数为Sigmoid函数：2.随机梯度下降法计算全过程目标：更新权重和偏差。下例中，其激活函数为Sigmoid函数：3.激活函数3.1为什么需要激活函数？
Arrow·2022-08-22 07:59

神经网络（二）回归与线性模型

模型转换为：②训练集D上的经验风险X矩阵：其中每行为一个样本Y向量：列向量，每一列为一个结果③经验风险最小化以此公式求解w推导：条件：必须存在若不存在（特征之间存在共线性），可以采用以下两种方法求解①SGD
ViperL1·2022-08-16 13:03

【毕业设计】基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
DanCheng-studio·2022-08-14 07:14

【毕业设计】深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7
DanCheng-studio·2022-08-12 14:28

网易互娱(杭州)AI Lab-NLP算法实习生面经-2020年10月

问到的问题主要有：项目的具体细节；常见的损失函数，具体的公式，它们的原理，优点和缺点，适合于对哪些数据做处理；常见的loss的优缺点；问了好几个梯度下降的方法，如SGD，BGD，AdaGrad的优缺点，
ModestYjx·2022-08-09 07:48

实际工作中的高级技术（训练加速、推理加速、深度学习自适应、对抗神经网络）

目录一、训练加速1.基于数据的并行①ModelAverage（模型平均）②SSGD（同步随机梯度下降）③ASGD*（异步随机梯度下降）2.基于模型的并行二、推理加速1.SVD分解*2.HiddenNodeprune3
Billie使劲学·2022-08-05 07:41

【核心概念】图像分类和目标检测中的正负样本划分以及架构理解

我们定义的模型相当于一个复杂的非线性函数的集合，使用有监督学习的优化方法(如SGD)，我们就可以在这个函数集中优化出来一个复杂的非线性函数。对于分类问题
cold_moon·2022-07-31 11:00

【深度学习】(问题记录)＜对一个变量求梯度得到什么＞-线性回归-小批量随机梯度下降

文章目录前言1.问题和代码2.分析问题总结1.问题和代码对于代码里sgd函数中的p
阿阿阿阿锋·2022-07-29 07:51

AL遮天传 DL-深度学习模型的训练技巧

一、优化器回忆：随机梯度下降(SGD)及动量(momentum)训练中需要调整学习率随机梯度下降算法对每批数据进行优化，其中J为损失函数：基于动量的更新过程：我们前面学习地更新的方法，都是对所有的变量进行调整的
老师我作业忘带了·2022-07-28 09:23

目标检测YOLO系列改进点

谈谈最近的网络改进点输入图像部分预处理：mosic、mixup等数据增强；卷积可部分更换成denseConv，特征提取部分可做轻量化：mobile、ghost、shuffle一般是这三个轻量化还可以将卷积更换为DWConv优化器可互换：sgd
派森歪瑞古德·2022-07-27 13:55

PyTorch深度学习入门 || 系列（三）——人工神经元

文章目录0写在前面1数据处理2模型定义2.1完整的模型定义3设置Loss函数4优化——梯度下降和随机梯度下降5完整代码0写在前面这一篇文章介绍人工神经元、人工神经网络。
仙女不扎马尾.·2022-07-26 07:48

分布式学习和联邦学习简介

首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。
deephub·2022-07-24 07:03

周志华《机器学习》笔记（五）——第5章 神经网络

1、正向传播（预测）2、反向传播（训练）3、问题与技巧（1）局部最优问题：训练多个神经网络，取最优；模拟退火；随机梯度下降；遗传算法（2）过拟合问题：早停、正则化（3）优化器：各种主流凸优化方法的归纳与总结
不会写代码的牛马·2022-07-23 13:21

深度学习之 8 深度模型优化与正则化

深度前馈网络2_水w的博客-CSDN博客目录深度模型优化与正则化1.网络优化（1）非凸优化问题（2）网络优化的改善方法2.小批量梯度下降（1）批量梯度下降(batchgradientdescent)（2）随机梯度下降
水w·2022-07-23 08:59

分布式学习和联邦学习简介

首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。
·2022-07-22 11:59

模型优化方法总结

模型优化方法总结1.梯度下降法SGD2.动量法Momentum3.RMSpropAdamAdamWLookahead，RAdam?LazyAdam参考资料模型优化方法的选择直接关系到最终模型的性能。
ss.zhang·2022-07-22 11:29

优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）

文章目录3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1一维梯度下降3.1.2多维梯度下降3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam
CityD·2022-07-21 13:34

第1周学习：深度学习入门和pytorch基础

目录一、绪论二、深度学习三、pytorch基础前言：1.定义数据2.定义操作四、螺旋数据分类初始化3000个样本的特征1.构建线性模型分类torch.optim.SGD(x,x,x)nn.Linear(
苍茆之昴·2022-07-21 07:12

2022搜狐校园NLP算法大赛情感分析第一名方案理解和复现

目录一、比赛和方案理解baseline的缺陷第一名的方案数据维度变化二、代码实现第一名代码swa——平均权重baseline代码三、效果展示第一名的方案：a、adamW+swab、sgd+swabaseline
colourmind·2022-07-19 13:41

深度学习中常用的优化算法

1、SGD、BGD、Mini-BGD把这三个放到一起是因为其有很多共性，接下来就来一一介绍：1、SGD(随机梯度下降)SGD(stochasticgradientd
工藤旧一·2022-07-19 07:56

神经网络——优化器算法

二、有哪些类型1.随机梯度下降1.1BatchGradientDecent(BGD)1.2StochasticGradientDecent(SGD)随机1.3Mini-BachGradientDecent
jia++ming·2022-07-19 07:49

【深度学习】深度学习优化算法总结

在探究深度学习算法的优化策略过程中，人们大概经历过以下几个阶段：SGD->Momentum->Nesterov->Adagrad->RMSProp->Adam->Nadam。
Shwan_Ma·2022-07-19 07:44

网络优化和超参数选择

文章一、多层感知器二、梯度下降法三、学习速率四、反向传播算法五、常见的优化函数1.SGD2.RMSProp3.Adam一、多层感知器如果我们想输出一个连续的值，那么我们就不对输出层进行激活直接输出即可。
booze-J·2022-07-17 16:01

机器学习模型训练问答

答：使用随机梯度下降（SGD）或者小批量梯度下降（mini-batchgradientdescent），如果内存允许，甚至也可以使用批量梯度下降(batchgradientdesce
毛飞龙·2022-07-16 07:06

机器学习之训练模型

梯度下降方法批量梯度下降：使用整个训练集来计算每一步的梯度，当训练集太大，算法较慢随机梯度下降：每一步在训练集中随机选择一个实例，并且仅基于该单个实例计算梯度。
Penguinoodle·2022-07-16 07:58

Task04：详读西瓜书+南瓜书第5章

目录5.1神经元模型M-P精神元模型激活函数5.2感知机感知机（模型）损失函数（策略）随机梯度下降法（算法）5.3误差逆传播算法（BP算法）神经网络BP算法全局最小与局部极小5.1神经元模型这是生物上神经元的一个作用
weixin_45592399·2022-07-14 07:43

线性回归几种方法代码以及心得体会

基于上次玩了线性回归的批量梯度下降，我赶紧趁热打铁，写出了随机梯度下降、小批量梯度下降和牛顿法，发现它们真的很好玩。并且对比他们的迭代次数。
爱彤彤的小鱼·2022-07-14 07:31

梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)

一个简单的线性回归模型，有两种不同的训练方法来得到模型的最优解:直接使用封闭方程进行求根运算，得到模型在当前训练集上的最优参数(即在训练集上使损失函数达到最小值的模型参数)。使用迭代优化方法:梯度下降(GD)，在训练集上，它可以逐渐调整模型参数以获得最小的损失函数，最终，参数会收敛到和第一种方法相同的的值。梯度下降的变体形式:批量梯度下降(BatchGD)、小批量梯度下降(Mini-batchGD
Sany 何灿·2022-07-14 07:48

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

importtorchimporttorch.optimx=torch.tensor([3,6],dtype=torch.float32)x.requires_grad_(True)optimizer=torch.optim.SGD
Mr.Yaoo·2022-07-13 07:14

机器学习笔记（十五）-大规模机器学习

机器学习笔记（十五）-大规模机器学习一、大型数据集的学习二、随机梯度下降三、小批量梯度下降四、随机梯度下降收敛五、在线学习六、映射化简和数据并行第一版       2022-07-10      
997and·2022-07-12 07:26

B站：李宏毅2020机器学习笔记 4 —— 深度学习优化 Optimization for Deep Learning

124057616B站：李宏毅2020机器学习笔记4——深度学习优化OptimizationforDeepLearning一、一些符号说明二、On-linevsOff-line三、梯度下降算法回顾1.SGD
沐木金·2022-07-09 17:15

tensorflow:归一化和批归一化，激活函数，及dropout

在深度学习中，optimizer就是优化函数，这部分相当于机器学习中，自己写的优化函数部分，直接利用SGD：随机梯度下降算法激活函数的作用引入非线性因素，使得升级网络更为复杂。
秃头选拔赛形象大使·2022-07-09 07:44

深度学习入门之线性回归(PyTorch)

https://courses.d2l.ai/zh-v2/线性回归线性回归引入如何在美国买房房价预测一个简化模型模型设计衡量预估质量训练数据参数学习显示解总结基础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从零开始实现导入头文件构造数据集读取数据集设置模型定义初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化函数训练验证线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型使用框架预定义好
-素心向暖·2022-06-28 17:05

分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）

其中，SSGD算法每次依据来自个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型，设每个工作节点上的小批量大小为，则该算法等价于批量大小为的小批量随机梯度下降法。
orion-orion·2022-06-26 11:00

数值优化：经典随机优化算法及其收敛性与复杂度分析

相应地，从确定性优化算法出发，我们可以开发出各种随机优化算法，如随机梯度下降法、随机坐标下降法、随机方差缩减梯度法、随机（拟）牛顿法等。注意，
orion-orion·2022-06-22 21:00

神经网络相关的概念和术语

目录模型训练指标损失激活函数优化器正则化层其他模型训练编译：compile拟合：fit过拟合：overfit欠拟合：underfit随机初始化：radominitialization前向传播：fowardpass小批量随机梯度下降
天边一坨浮云·2022-06-16 07:36

梯度下降算法原理以及代码实现---机器学习

梯度下降算法GD--一种经典的优化方法1.批量梯度下降算法BGD原理代码实现2.随机梯度下降算法SGD原理代码实现3.小批量梯度下降算法MGD原理代码实现梯度下降算法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单
卷了个积寂寞·2022-06-13 07:27

深度学习之优化器（优化算法）

前面讲过对SGD来说，最要命的是SGD可能会遇到“峡谷”和“鞍点”两种困境峡谷类似⼀个带有坡度的狭长小道，左右两侧是“峭壁”；在峡谷中，准确的梯度方向应该沿着坡的方向向下，但粗糙的梯度估计使其稍有偏离就撞向两侧的峭壁
小家带你学推荐·2022-06-08 07:45

Pytorch深度学习——加载数据集（b站刘二大人）P8讲 加载数据集

2.Mini-batch优点我们之前学过在进行梯度下降时，有两种选择：①全部的数据都用（Batch）②随机梯度下降：只用一个样本只用一个样本可以得到比较好的随机性，可以帮
努力学习的朱朱·2022-06-07 07:26

论文阅读笔记《Meta-learning with Latent Embedding Optimization》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于参数优化的小样本学习算法（LEO），与MAML，Meta-SGD算法相比，本文最重要的改进就是引入了一个低维的隐空间（LatentSpace
深视·2022-06-06 07:15

论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文是在MAML的基础上进一步探索利用元学习实现无模型限制的小样本学习算法。思路与MAML和Meta-LSTM比较接近，首先MAML是利用元学习的方式获得一个较好的初始化参数，在此基础上只需要进行少量样本的微调训练就可以得到较好的结果，这种方式实现简单，但由于只对初始化参数进行学习，模型的容量有限。Meta-LSTM则是利用LSTM网络作为外层
深视·2022-06-04 07:22
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