随机梯度下降SGD 第33页

变分自编码器（一）：原来是这么一回事

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VA

21度七·2022-02-07 13:48

Lesson 4.3&4.4 梯度下降(Gradient Descent)基本原理与手动实现&随机梯度下降与小批量梯度下降

Lesson4.3梯度下降(GradientDescent)基本原理与手动实现在上一小节中，我们已经成功的构建了逻辑回归的损失函数，但由于逻辑回归模型本身的特殊性，我们在构造损失函数时无法采用类似SSE的计算思路（此时损失函数不是凸函数），因此最终的损失函数也无法用最小二乘法进行直接求解。当然，这其实也不仅仅是逻辑回归模型的“问题”，对于大多数机器学习模型来说，损失函数都无法直接利用最小二乘法进行

Grateful_Dead424·2022-02-06 11:56

探析神经网络

3.tanh函数二、感知机与多层前馈神经网络1.感知机（1）定义（2）工作2.多层前馈神经网络三、BP算法四、对于某些问题的解决1.过拟合问题（1）早停（2）正则化2.跳出局部最小（1）模拟退火（2）随机梯度下降

caiggle·2022-02-06 07:22

google机器学习速成--第一天

第二课框架处理标签和特征样本和模型第三课深入了解机器学习图1回归损失函数--即误差追求整体数据集误差最小平方损失第四节课降低损失初始化权重SGD和小批量梯度下降法梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

Android慢牛·2022-02-05 13:23

torch 中多参数用SGD优化办法，以及学习率，batch

image.png这里注意，在高学习率的情况下0.1我们需要batch_size足够大，不然的话变动会很大。

小姐姐催我改备注·2022-02-05 10:09

4.梯度下降法&&随机梯度下降法

梯度下降法&&随机梯度下降法梯度下降法是一种在C（代价）下降最快方向上做微小变化的方法。

欠我的都给我吐出来·2022-02-04 22:31

伪标签：用于深度神经网络的简单高效的半监督学习方法

预训练网络以监督方式同时使用标记和未标记数据进行训练：其中n是SGD标记数据中的样本

·2022-01-27 11:47

为什么小批量会可以使模型获得更大的泛化

上图为使用SGD测试不同批量大小的示例。批量大小可以决定许多基于深度学习的神经网络的性能。有很多研究都在为学习过程评估最佳批量大小。

·2022-01-10 10:45

Pyspark 线性回归梯度下降交叉验证知识点详解

我正在尝试在pyspark中的SGD模型上执行交叉验证，我正在使用pyspark.mllib.regression，ParamGridBuilder和CrossValidator都来自pyspark.ml.tuning

·2021-12-19 13:45

SparkMLlib线性回归算法案例

SparkMLlib线性回归算法案例一、SparkMLlib线性回归模型二、案例实现一、SparkMLlib线性回归模型MLlib的线性回归模型采用随机梯度下降算法来优化目标函数。

若兰幽竹·2021-12-06 20:05

卷积神经网络（vgg16微调）基于pytorch

数据集下载百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/10Mjq7K7hHfPS322_w86gGg提取码：3hqf这是kaggle上面的一个数据集，有能力的同学也可以去原网址下载效果SGD

挂科难·2021-12-06 16:26

Smooth L1 Loss

1.L1Loss：令，忽略求和及系数，则有，其导数为随机梯度下降法更新权重为：其中是学习率。由此可知，不管预测值和真实值的差值大小如何变化，反向传播时其梯度不变。

西北小生_·2021-12-01 10:37

深度学习：基于python第6章与学习相关的技巧

weixin_44953928·2021-11-30 19:44

动手学深度学习——线性回归的从零开始实现

我们将从零开始实现整个方法，包括流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

橙子吖21·2021-11-22 10:20

深入理解FTRL

读懂这篇文章，你需要理解LR、SGD、L1正则。FOBOS算法前向后向切分（FOBOS，ForwardBackwardSplitting）是JohnDuchi和YoranSinger提出的。

HorningFeng·2021-11-15 22:35

【机器学习】回归算法-精讲

回归算法回归算法线性回归和非线性回归：线性回归线性回归方程：损失函数：损失函数推理过程：公式转换：误差公式：转化为`θ`求解：似然函数求`θ`：对数似然：损失函数：梯度下降：批量梯度下降（BGD）：随机梯度下降

ZSYL·2021-11-13 20:11

python机器学习逻辑回归随机梯度下降法

目录写在前面随机梯度下降法参考文献写在前面随机梯度下降法就在随机梯度上。意思就是说当我们在初始点时想找到下一点的梯度，这个点是随机的。

·2021-11-13 17:46

PyTorch学习笔记

PyTorch学习笔记基本术语算法利弊梯度下降算法随机梯度下降算法鞍点画图函数PyTorch入门生成张量矩阵加法*-/类似求均值判断相等只是比较数据切片改变张量的形状,保证元素的总数量不变torch的Tensor

南方-D·2021-11-12 22:48

python人工智能深度学习算法优化

目录1.SGD2.SGDM3.Adam4.Adagrad5.RMSProp6.NAG1.SGD随机梯度下降随机梯度下降和其他的梯度下降主要区别，在于SGD每次只使用一个数据样本，去计算损失函数，求梯度，

·2021-11-12 11:47

《Python深度学习》第二章笔记

Python深度学习》第二章笔记1.第一个神经网络示例2.张量与张量运算张量（输入网络的数据存储对象）张量运算（层的组成要素）逐元素运算广播张量点积张量变形3.神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习随机梯度下降链式求导

烟雨行客·2021-11-09 00:08

李沐《动手学深度学习v2》学习笔记（二）：线性回归和实现

线性回归和实现目录：李沐《动手学深度学习v2》学习笔记（二）：线性回归和实现一、线性回归概述二、构建线性模型和优化算法(Optimal)1.最小二乘法(LSM)2.梯度下降2.1批量梯度下降(BGD)2.2随机梯度下降

~宪宪·2021-11-04 00:46

[神经网络这次真的搞懂了!] (5) 使用神经网络识别手写数字 - 手写神经网络

英文原文：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/对原文的表达有部分改动让我们编写一个程序来使神经网络模型学习如何识别手写数字，这里会用到我们已经介绍过的随机梯度下降和

砥砺前行的人·2021-11-02 08:50

机器学习基础知识点

机器学习基础知识点文章目录机器学习基础知识点监督学习回归线性回归岭回归lasso回归分类k最近邻分类朴素贝叶斯分类logistic回归支持向量机其他随机梯度下降线性判别分析决策树无监督学习聚类k均值分层次聚类谱聚类高斯混合模型降维

陆嵩·2021-10-24 14:14

Python数据分析与机器学习实战＜六＞线性回归算法

误差项分析似然函数求解似然函数（最大的似然估计）对数似然目标函数线性回归求解目标函数求偏导评估方法（高中就学过）梯度下降原理梯度下降方法对比批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降学习率对结果的影响逻辑回归

-小透明-·2021-10-23 17:44

Meta-Learning之Meta-SGD

由于这种算法自行设计了学习率和优化方向来获取新的参数，这种做法和SGD很像，因此作者取名为——Meta-SGD。

Ton10·2021-10-21 22:16

【机器学习基础】——梯度下降

梯度下降是机器学习中一种重要的优化算法，不单单涉及到经典机器学习算法，在神经网络、深度学习以及涉及到模型参数训练的很多场景都要用到梯度下降算法，因此在此单独作为1节对这部分进行总结，主要从梯度下降的原理，优化的梯度下降方法包括SGD

Uniqe·2021-10-12 21:00

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 5 Part-4 卷积神经网络的可视化（Fillter）

建立多输出模型观察输出5-28显示图像5-29打印全部的识别图5-32为过滤器的可视化定义损失张量5-33获取损失相对于输入的梯度5-34梯度标准化5-35给定输入numpy值，得到numpy输出5-36通过随机梯度下降将让损失最大化

FeverTwice·2021-10-10 19:29

深度学习——梯度下降算法、随机梯度下降算法及实例（B站刘二大人P3学习笔记）

梯度下降算法以模型为例，梯度下降算法就是一种训练参数到最佳值的一种算法，每次变化的趋势由（学习率：一种超参数，由人手动设置调节），以及的导数来决定，具体公式如下：注：此时函数是指所有的损失函数之和针对模型的梯度下降算法的公式化简如下：根据化简之后的公式，就可以编写代码，对进行训练，具体代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1

学习CV的研一小白·2021-10-05 22:02

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）_05讲（用Pytorch实现线性回归）

PytorchFashion（具有很强的扩展性）：1.准备数据集2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练周期（前馈、反馈、更新）在本次代码的编写中，我尝试了很多种优化器的使用，包括SGD，Adagrad

Bystarkk·2021-10-02 14:29

Pytorch 如何训练网络时调整学习率

代码如下：表示每20个epoch学习率调整为之前的10%optimizer=optim.SGD(gan.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9,weight_decay=0.0005

·2021-09-23 18:48

面试问题

sgd和adam的区别。resnet为什么防止梯度消失\爆炸。k-means算法可以收敛吗？KM算法，时间复杂度。

漫彻思特·2021-09-22 14:41

DL_1——自动求导、线性回归

向量链式法则1.2计算图1.3自动求导的两种模式1.4反向传播算法bp2线性回归2.1模型假设2.2LossFunction衡量预估质量2.3训练数据2.4参数学习3优化方法3.1梯度下降3.2小批量随机梯度下降

A-Egoist·2021-09-10 22:51

【面试高频题】从零实现神经网络的梯度反向传播算法

下面我搭建了两层全连接神经网络，使用sigmoid激活函数，优化器是SGD，完成10分类任务。具体的公式推导就忽略了，但是要注意的是，公式是最为关键的。

黄波波19·2021-09-05 11:12

python深度总结线性回归

目录概述例子通俗解释数学推导误差评估方法梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法案例一概述线性回归的定义是:目标值预期是输入变量的线性组合.线性模型形式简单,易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想

·2021-09-03 15:51

论文笔记-Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariate1.介绍深度学习模型训练的主要方法是Stochasticgradientdescent(SGD

升不上三段的大鱼·2021-09-02 14:27

【联邦元学习】一文秒懂FedMeta框架：Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication

etal.FederatedMeta-LearningwithFastConvergenceandEfficientCommunication[J].arXiv,2018.华为的一篇结合联邦学习和元学习的论文：在联邦框架下，基于MAML或Meta-SGD

_Blueblue_·2021-09-01 14:02

随机梯度下降和Adagard python 手推公式代码讲解以线性回归为例

梯度下降算法两个步骤：得到梯度下降的目标函数，得到梯度表达式利用sgd对线性回归进行梯度下降的目标函数为：利用Adagard对线性回归进行梯度下降的目标函数为：而后求梯度即可1.创建数据importnumpyasnpx

Auraro__·2021-08-30 16:23

关键词提取-TFIDF（一）

系列文章✓词向量✗Adam,sgd✗梯度消失和梯度爆炸✗初始化的方法✗过拟合&欠拟合✗评价&损失函数的说明✗深度学习模型及常用任务说明

·2021-08-28 21:56

深度学习——损失函数及优化

目录损失（Loss）什么是损失函数例子：多分类SVM损失优化(Optimization)如何优化随机梯度下降法刚学完用resnet18训练数据实现cifar10分类，现在反过头来发现自己的损失函数，后向传播

暮尘依旧·2021-08-14 11:52

《PyTorch深度学习实践》课堂笔记 Lesson3

文章目录1.梯度下降的方式2.朴素梯度下降运行结果3.随机梯度下降（SGD）运行结果写在最后1.梯度下降的方式区别梯度下降随机梯度下降（SGD）特点一大块数据一起操作小块数据分开操作性能（越高越好）低高时间复杂度

FeverTwice·2021-08-01 23:29

pytorch optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有```optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=

HW_68b8·2021-07-25 18:33

4. Logistic回归

本章讲了logisticregression、梯度下降、随机梯度下降。书中没有提到相关的数学公式，就连cross-entropy都没有说，只是提供了代码。这里总结下对于逻辑回归梯度下降的推导过程。

ydlstartx·2021-06-23 20:01

数据挖掘面试总结

随机梯度下降三种梯度下降：GradientDescent(GD)、SGD(stochasticgradientdescent)、MBGD(minibatchgradientdescent)三者的区别，gradientdescent

九日照林·2021-06-22 05:24

产品经理也能动手实践的AI（四）- 多标签识别，图像分割

上一篇讲了产品经理也能动手实践的AI（三）-深入图像识别，在线辨猫，形象的说明了SGD的原理，就是如何将一个线性函数你和到我们预设的散点图上。

Hawwwk·2021-06-21 12:40

Keras-人工神经网络--随机梯度下降法

一、概念人工神经网络是是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。这种模型可以适用于分类与回归。神经网络的优点：可以把非线性做的特别好，拟合能力特别强，只要宽度足够大，深度足够深，神经网络就可以拟合任何非线性的映射。神经网络的缺点：比较耗费资源，而且容易过拟合。神经网络主要应用：图像识别，语音识别，自然语言处理等。人工智能领域有个概念，叫深度学习，深度学习的基础就是深度神经网络。

Jana_LU·2021-06-20 15:56

day7-梯度下降

随机梯度下降每次使用一个样本批量梯度下降每次使用全部样本小批量梯度下降每次使用一个batch

wamgz·2021-06-20 07:35

走进Tensorflow(一)：从Mnist数据集开始

Tensorflow是Google的一个开源机器学习学习框架，基于数据流图进行计算，里面包含了一些封装好的算法，例如SGD（随机梯度下降）、CNN、RNN等，用起来还是很方便的。

这里有颗小螺帽·2021-06-20 05:03

神经网络优化器

1、BGD、SGD、MSGDBGD：最原始梯度下降算法，计算需使用整个数据集的损失（慢）SGD：每次选取一个batch数据，每个数据点的loss都会对模型进行更新（震荡，易受噪声影响）MSGD：计算一批样本的平均来更新

·2021-06-18 21:00

微积分、线性代数、概率论，这里有份超详细的ML数学路线图

例如，随机梯度下降算法建立在多变量微积分和概率论的基础上。

nanao3o·2021-06-09 18:13

神经网络优化方法

weights_grad=evaluate_gradient(loss_fun,data,weights)weights+=-step_size*weightes_grad缺点：计算量过大对于非凸函数不能保证全局最优SGD

DoublleTree·2021-06-09 17:15

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