随机梯度下降SGD 第37页

五：逻辑回归

逻辑回归背景知识最大似然估计梯度下降法逻辑回归引入损失函数理解方式1理解方式2最大似然估计求解最优决策面梯度下降法随机梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法和批量梯度下降法优缺点一对多分类背景知识最大似然估计先记着怕明天忘了

D___·2020-09-12 02:39

windows下cppzmq简易使用指南

静态库lib是libzmq-mt-sgd-4_3_2.lib，动态库lib是libzmq-mt-gd-4_3_2.lib如果是静态链接，需要定义宏ZMQ_STATI

鸟哥01·2020-09-12 00:05

训练方法选择：SGD和L-BFGS,两者的区别为

训练逻辑回归的方法有：SGD和L-BFGS,两者的区别为：SGD:随机从训练集选取数据训练，不归一化数据，需要专门在外面进行归一化，支持L1,L2正则化，不支持多分类。

道法—自然·2020-09-11 23:28

机器学习常见优化方法（Optimizer）SGD，Momentum,Adagard,Adam原理

SGD为随机梯度下降每次迭代计算数据集的mini-batch的梯度，然后对参数进行更新。Momentum：“冲量”这个概念源自于物理中的力学，表示力对时间的积累效应。

weixin_45119066·2020-09-11 23:05

增大Batch训练神经网络：单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧

可是若想利用随机梯度下降算法得出不错的结果，大批

weixin_34342578·2020-09-11 23:31

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam等

原博文：1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次

Wendy冬雪飘·2020-09-11 22:17

神经网络(深度学习)常用的4种最优化方法——SGD、Momentum、AdaGrad、Adam

一、SGD描述随机梯度下降法(stochasticgradientdescent)，策略是朝着当前所在位置的坡度最大的方向前进。

黄大堂·2020-09-11 22:04

常用优化方法（optimizer）：SGD、momentum、Adam、AdaGard等

optimizerSGD和BGD和Mini-BGDSGD随机梯度下降BGD(batchgradientdescent):批量梯度下降Mini-BGD(mini-batchgradientdescent)

呆小呆_·2020-09-11 22:48

机器学习优化算法总览

目录机器学习要求解的数学模型最优化算法的分类费马定理拉格朗日乘数法KKT条件数值优化算法梯度下降法动量项AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法随机梯度下降法牛顿法拟牛顿法可信域牛顿法分治法坐标下降法

咕噜咕噜day·2020-09-11 22:23

正向传播、反向传播和计算图

正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

Yongqiang Cheng·2020-09-11 21:03

《动手学深度学习》Day1:线性回归

文章目录一、线性回归的基本要素1.1模型1.2数据集1.3损失函数1.4优化函数-随机梯度下降二、矢量计算三、线性回归模型从零开始的实现3.1生成数据集3.2使用图像来展示生成的数据3.3读取数据集3.4

陈小虾·2020-09-11 21:30

使用大batch训练神经网络：单GPU，多GPU的分布式训练实践，基于PyTorch！

但是大多数情况下，随机梯度下降算法需要一个bat

ronghuaiyang·2020-09-11 21:13

梯度法（SGD）、拟牛顿法（LBFGS）与共轭梯度法（CG）

一、基本原理梯度法：由一阶泰勒级数展开式，f(x+dx)=f(x)+sum(i,df/dx(i)*dx(i))+r(x,dx)。其中r(x,dx)为余项，当dx很小时，可忽略余项。推倒得迭代：x=x+dx=x-miu*dfx。优点：可收敛于一个极小值点。缺点：收敛速度慢，在梯度值小时尤为明显。学习率miu需要依据经验赋值。牛顿法：由二阶泰勒级数展开式，f(x+dx)~=f(x)+f’(x)*dx+

刀砍磁感线·2020-09-11 21:01

python手写神经网络之优化器（Optimizer）SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam实现与对比——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第六章）》

vanilaSGD先不写了，很简单，主要从Momentum开始。老规矩，先手写，再对照书本：其实这个还真难手写出一样的，尤其v的初始化，我就没想到他怎么做。他默认了很多规则在里边，他的v没在init初始化，也不能动态，二是在第一次update时定型。其他方面，有些地方k、v对，其实用k或者v都能达到效果，就不赘述classMomentum():def__init__(self,lr=0.01,mo

秦伟H·2020-09-11 21:27

python机器学习手写算法系列——优化器 Optimizers

本文用一个很简单的一元线性回归问题为例，实现了梯度下降(SGD),Momentum,NesterovAcceleratedGradient,AdaGrad,RMSPropandAdam.梯度下降我们首先回顾一下梯度下降

有数可据·2020-09-11 20:08

sm

1.说一个最能代表你水平的项目（说的文本检测，主要说优化这方面）2.文本检测的输入、输出、损失函数、优化方法是什么3.延申出来的word2vec两种训练方法区别和联系4.延申出来的优化方法（梯度下降、随机梯度下降

dabingsun·2020-09-11 18:44

Kaggle调参技巧整理

Adam:init_lr=5e-4(3e-4)（⭐⭐⭐⭐⭐），3e-4号称是Adam最好的初始学习率，有理有据，请看下图；SGD就更考验调参功力，这里就不详说（因为我也一般般）。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-09-11 15:24

动手学习深度学习－Pytorch：夯基础

一随机梯度下降为什么可以代替梯度下降最终实现收敛？二学习率为什么一般设置的比较小？

sapienst·2020-09-11 11:48

[work] Adam优化器

基于随机梯度下降（SGD）的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的。很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题。

This is bill·2020-09-11 07:32

梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降，动量梯度下降的区别

应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。

小蜗牛跑啊跑·2020-09-11 03:02

批量梯度下降、随机梯度下降与小批量梯度下降算法之间的比较

这三种算法都用于反向传播的优化损失函数算法。在每轮迭代中更新一次权重w，根据多次迭代，最终无限的靠近我们预期的权重最优值。1.批量梯度下降算法：(1)如果数据集比较小，完全可以采用全数据集(FullBatchLearning)的形式，采用全数据有两个好处：a.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。b.由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难

lcczzu·2020-09-11 01:42

深度学习经验总结

在keras上的实验，SGD，也叫随机梯度下降法，按我个人的理解，在keras上的实现过程是这样的，先把训练数据打乱（可选，也就是fit里面的shuffle属性）然后根据batch_size设置的值把训练数据拆分成几个等份

yqf113·2020-09-10 21:41

pytorch迁移学习中parameters requires_grad=False和optimizer优化参数的探讨

：forparaminvgg.features.parameters():param.requeires_grad=False然后在定义优化器的时候，又写了下面的代码：optimizer=optim.SGD

York1996·2020-09-10 21:34

二分类预测

最后分别用决策树，SGD，随机森林以及梯度Boosting对数据集做二分类预测，得到梯度Boosting在

zhenyu wu·2020-09-10 21:48

FPN训练自己的小目标数据爬坑日志（2）

错误：RcnnLossBBox=0I062520:40:38.71025918430sgd_solver.cpp:107]Iteration2640,lr=0.001I062520:40:50.78537718430solver.cpp

wolf2345·2020-09-10 21:44

理解dropout

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。

张雨石·2020-09-10 17:56

机器学习线性回归法（Linear Regression）与梯度下降法（Gradient Descent）

线性回归法与梯度下降法1线性回归理论推导2简单线性回归的实现3衡量线性回归的指标4多元线性回归和正规方程解5梯度下降法6线性回归中的梯度下降法7随机梯度下降法8小结希望阅读本文可以从头开始看，博主自认为保持着逻辑连贯性机器学习算法分为分类算法和回归算法

Yangshengming_zZ·2020-09-10 16:03

online learning

常用的有在线梯度下降（OGD）和随机梯度下降（SGD）等部分内容摘自https://blog.csdn.net/guohecang/article/details/52561278准确地说，OnlineLearning

lu_fun·2020-09-10 15:35

[work] 拟合目标函数后验分布的调参利器：贝叶斯优化

比如说随机梯度下降算法中的学习速率，出于计算复杂度和算法效率等，我们并

This is bill·2020-09-10 11:39

机器学习-统计学习方法算法笔记

监督学习感知机--二类分类的线性分类模型输出1和-1f(x)=sign(wx+b)学习策略：损失函数为误分类点到超平面的总距离L(w,b)=-∑y(wx+b)最优化算法：随机梯度下降法：首先选取一个超平面

kate2020·2020-08-30 15:34

bp神经网络及改进（python）

bp神经网络及改进（python）批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent

weixin_42353399·2020-08-28 10:52

TensorFlow 2.0 保存、读取、绘制模型

model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=(28,28)))model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))sgd

herosunly·2020-08-26 22:44

各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。Batchgradientdescent梯度更新规则:BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：缺点:由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且

weixin_30419799·2020-08-26 16:56

Accurate Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour

对于传统的SGD：（1）（2）这里是作者提出的：当minibatchsize乘以k，也即总得batchzi

纪源丰·2020-08-26 16:01

机器学习

第一周：1.随机梯度下降和批量梯度下降的区别：随机梯度下降：随机这里的意思是用一个样本代替所有样本来调整参数，实现起来就是调整参数一次只计算一次梯度批量梯度下降：其实批量的梯度下降就是一种折中的方法，他用了一些小样本来近似全部的样本

猛寇龙崽·2020-08-26 15:13

感知机学习算法python代码实现

感知机学习算法一共有两种实现形式，一种是原始形式，一种是对偶形式感知机学习算法是通过梯度下降算法来实现最优化的，这里梯度下降选用的是随机梯度下降法。

这样啊我也喜欢·2020-08-26 14:03

机器学习复习二（神经网络和支持向量机）

学习速率：控制着算法每一轮迭代中的更新步长，太大则容易震荡，太小则收敛速度又会过慢常设置为η=0.1.全局最小与局部最小：跳出局部极小方法随机梯度下降：在计算梯度时加入了随机因素.于是即便陷入局部极小点

dirac(狄拉克)·2020-08-26 08:34

优化算法-梯度下降法:BGD(批梯度)、SGD（随机梯度）、小批量梯度（MBGD）

（1）批梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有优势，计算速度很快。但是如果样本量很大，用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵，这时就很难或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比较有优势。损失函数

Foneone·2020-08-25 17:15

随机梯度下降和批量梯度下降的原理和区别

在默认读者已经有一定的数学基础和算法基础的前提下，废话少说，直接上干货。1，Batchgradientdescent最外层的Repeatuntilconvergence，就是可以设置收敛条件的。下面一点代码来解释这个公式：这里设置循环100000代，在这里默认程序跑到100000代就收敛了，并且预测的和实际的之要大于0.000000001。看j循环：q[j]代表权重，从代码中可以看到，四个样本先计

内cool二皮·2020-08-25 17:32

随机梯度下降和批量梯度下降的区别

最近，看了斯坦福大学讲的梯度下降算法的视频，对其中的批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm，BGD)和随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescentalgorithm

gyl2016·2020-08-25 17:29

模式识别课堂笔记——优化函数总结

1、SGD随机梯度下降是最原始的优化函数优点:算法收敛速度快(在BatchGradientDescent算法中,每轮会计算很多相似样本的梯度,这部分是冗余的)可以在线更新有几率跳出一个比较差的局部最优而收敛到一个更好的局部最优甚至是全局最优缺点

Mosay_dhu·2020-08-25 17:20

【西瓜书笔记02】标准梯度下降和随机梯度下降

参考资料：1.标准梯度下降法和随机梯度下降法的区别2.梯度下降与随机梯度下降主要区别概括1.标准下降时在权值更新前汇总所有样例得到的标准梯度，随机下降则是通过考察每次训练实例来更新。

达瓦里氏吨吨吨·2020-08-25 16:32

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是：它的梯度路线为：但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。

diaoyan2763·2020-08-25 16:52

学习率衰减

使用随机梯度下降算法训练深度学习神经网络。随机梯度下降是一种优化算法，它使用训练数据集中的示例为模型的当前状态估算误差梯度，然后使用

Null_Pan·2020-08-25 15:34

梯度下降和随机梯度下降的区别

在学习机器学习的过程中梯度下降这个词出现的频率很高，在运用的过程中不能很好的理解算法的意思，于是从网路上查找了一些资料。一.介绍梯度下降法（gradientdescent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用场景1.给定许多组数据（xi,yi），xi（向量）为输入，yi为输出。设计一个线性函数y=h（x）去拟合这些

wa卡卡·2020-08-25 15:50

NMF(非负矩阵分解)的SGD（随机梯度下降）实现

NMF把一个矩阵分解为两个矩阵的乘积，可以用来解决很多问题，例如：用户聚类、item聚类、预测（补全）用户对item的评分、个性化推荐等问题。NMF的过程可以转化为最小化损失函数（即误差函数）的过程，其实整个问题也就是一个最优化的问题。详细实现过程如下：（其中，输入矩阵很多时候会比较稀疏，即很多元素都是缺失项，故数据存储采用的是libsvm的格式，这个类在此忽略）[java]viewplainco

DHD_only·2020-08-25 00:37

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

方法一：在PMF中使用SGD【随机梯度下降】进行优化时，使用如下的迭代公式：其中P、Q分别代表原始矩阵R的两个维度的隐含矩阵，在推荐应用中，一般讲P看做用户矩阵、Q看做物品矩阵。

iteye_18070·2020-08-25 00:03

AlexNet 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》学习笔记

层卷积层和三层全连接层下面介绍了几个重要的网络结构：1.ReLUNonlinearity相比较于f(x)=tanh(x)或者f(x)=(1+e^-x)^-1这样的饱和非线性（这两个函数在-1,1和0,1附近接近饱和），对于随机梯度下降的方法

努力学挖掘机的李某某·2020-08-24 19:26

pytorch model

目录网络定义model.named_children返回名字和操作model.modules()可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters()||torch.optim.SGD(params

无左无右·2020-08-24 18:03

批归一化Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift论文详解

论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167v2目录一、概览MotivationSolutionBenefits实验验证二、问题背景2.1SGD中minibatch2.2梯度

祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

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