随机梯度下降SGD

optimizer优化算法总结

article/details/62531509优化方法总结参考深度学习最全优化方法总结比较Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms目录优化方法总结SGD1Batchgradientdescent2Stochasticgradientdescent3Mini-b
fyp_1995·2020-08-21 14:58

神经网络训练技巧讨论：为什么需要标准化

本文关注：对于神经网络（主要是全连接网络+SGD）的学习训练，标准化有什么好处（加速收敛），以及为什么有这样的好处。
silent56_th·2020-08-21 12:54

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:52

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:52

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:18

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:18

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:17

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:17

批量梯度下降，随机梯度下降和小批量梯度下降的区别

批量梯度下降，随机梯度下降和小批量梯度下降的区别主要体现在用于计算梯度的样本的数量：批量梯度下降：在每次迭代时，用整个数据集的所有样本上的梯度计算更新。
wzg2016·2020-08-20 15:14

深度学习优化函数详解（1）-- Gradient Descent 梯度下降法

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD
史丹利复合田·2020-08-20 13:05

机器学习、深度学习实战细节（batch norm、relu、dropout 等的相对顺序）

costfunction，一般得到的是一个scalar-value，标量值；执行SGD时，是最终的costfunction获得的scalar-value，关于模型的参数得到的；1.分类和预测评估：准确率
清，纯一色·2020-08-20 12:00

Pytorch深度学习（二）：梯度下降算法和随机梯度下降

梯度下降算法和随机梯度下降一、梯度下降算法1.概念：2.代码如下：二、随机梯度下降1.演变过程2.代码如下一、梯度下降算法1.概念：梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法。
w²大大·2020-08-20 12:18

深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam

1从前面的学习中，笔者带大家一起学会了如何手动搭建神经网络，以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制，而并不是初次接触深度学习就上手框架，虽然对外宣称神经网络是个黑箱机制，但是作为学习者我们极度有必要搞清楚算法在每个环节到底都干了些什么。今天笔者需要讲的是深度学习的一个大的主题——优化算法。采用何种方式对损失函数进行迭代优化，这是机器学习的一大主题之一，当
倔强_beaf·2020-08-20 07:58

深度学习部分概念解析 - 1

SGDSGD是stochasticgradientdescent的简称，即随机梯度下降。此外还有BGD，B指的是batch，意思为批量梯度下降。
Stray_Cat_Founder·2020-08-19 20:35

【最优化理论】4.1无约束最优化

无约束最优化1.梯度下降法2.随机梯度下降法2.1批量梯度下降法（BatchGradientDescent）2.2随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）2.3小批量梯度下降法
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

torch.nn.Sequential and torch.nn.Module

defineyournetworknn.Tanh(),nn.Linear(4,1))param=seq_net.parameters()#getallparametersoptim=torch.optim.SGD
Tan Jiang·2020-08-19 17:43

深度学习|反向传播算法（BP）原理推导及代码实现

01—回顾昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个epoch又对mini_batch样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考：深度学习|神经网络模型实现手
算法channel·2020-08-19 06:26

机器学习——一些常用的最优化算法

机器学习常用的最优化算法本篇blog将介绍梯度下降法、随机梯度下降法、坐标下降法、牛顿法。梯度下降法基本步骤首先写出梯度下降法的简单步骤：我们需要最优化的函数是f(x)，其中x为向量。
wcy_1122·2020-08-19 04:25

感知机

前言旨在求出线性可分数据的分离超平面，使用基于误差(误分类)的损失函数，使用随机梯度下降优化模型。为了使计算更具有一般性以及简化计算量常用对偶形式优化。
tt12121221·2020-08-19 04:39

优化算法note

发展：优化算法的主要步骤：SGD：下降梯度就是最简单的最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点。
凉风慕有信·2020-08-19 03:08

pytorch-fineturn the network and adjust learning rate

model.fc.parameters()))base_params=filter(lambdap:id(p)notinignored_params,model.parameters())optimizer=torch.optim.SGD
vwenyu-L·2020-08-19 03:01

Pytorch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
HDU_number1_ADC·2020-08-19 03:36

【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）

目录简介1、SGD(StochasticGradientDescent,SGD)2、Momentum3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad5、RMSProp6
ChaucerG·2020-08-19 03:02

Pytorch 存储模型的同时应该存储Adam或SGD状态

完整存储模型方便再次训练save_checkpoint({'epoch':epoch+1,'arch':args.arch,'state_dict':model.state_dict(),'best_prec1':best_prec1,'optimizer':optimizer.state_dict(),},is_best)defsave_checkpoint(state,is_best,file
青盏·2020-08-19 03:12

逻辑斯特回归(logistic regression)学习笔记

梯度下降法,对上式求导可得，参数更新的方法如下可采用梯度下降法和随机梯度下降法。最小二乘法最小二乘法就是对矩阵求逆运算，解为X的广义逆矩阵与Y
举杯邀明月_·2020-08-19 01:54

为什么Batch Norm有效？

最近思考得到的解答，将input进行norm标准化，等价于input进行了缩放，在进行反向传播修正时(以minibatch-SGD为例)，计算梯度时，不会出现梯度爆炸和消失（因为在这之前对input进行了
空气可乐·2020-08-19 01:13

Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler提供了一些基于epoch调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr
你好再见z·2020-08-19 01:32

理解optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的作用及原理

loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD
潜行隐耀·2020-08-19 01:22

深度学习-批标准化（批归一化，Batch Normalization）

Google在ICML文中描述得非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做标准化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。
lijfrank·2020-08-19 01:30

搞清楚TensorFlow2--GradientTape

引言在聊GradientTape之前，我们不得不提一下自动微分技术，要知道在自动微分技术之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation(反向传播算法)进行梯度求解，然后使用SGD
BoCong-Deng·2020-08-19 00:45

李宏毅机器学习作业2

理解偏差和方差学习误差为什么是偏差和方差而产生的，并且推导数学公式过拟合，欠拟合，分别对应bias和variance什么情况学习鞍点，复习上次任务学习的全局最优和局部最优解决办法有哪些梯度下降学习Mini-Batch与SGD
winds_lyh·2020-08-19 00:31

pytorch学习系列（1）：学习率调整

1.等间隔调整：以SGD优化算法为例，初始学习率为0.001。
ch ur h·2020-08-19 00:14

深度学习与计算机视觉系列(4)_最优化与随机梯度下降\数据预处理，正则化与损失函数

1.引言上一节深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器中提到两个对图像识别至关重要的概念：用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/scorefunction用于评估参数W效果(评估该参数下每类得分和实际得分的吻合度)的损失函数/lossfunction其中对于线性SVM，我们有：得分函数f(xi,W)=Wxi损失函数L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(xi;W)
sdulibh·2020-08-19 00:54

深度学习与PyTorch笔记12

随机梯度下降什么是梯度导数（derivate）：反映y随x变化的趋势。标量ddd偏微分（partialderivate）：一个函数对其自变量的变化的描述程度。标量∂\partial∂。导数的特殊情况。
niuniu990·2020-08-19 00:59

【机器学习】【线性回归】梯度下降的三种方式(BGD+SGD+MSGD)以及三种调优方法(加快收敛速度)

2.梯度下降的三种方式在ML中，梯度下降有三种方式：1）批量梯度下降(BatchGradientDescent，BGD)2）随机梯度下降(StochasticGradientDescent，SGD)3）
CV_ML_DP·2020-08-18 17:26

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数
雷恩Layne·2020-08-18 16:54

6种机器学习中的优化算法：SGD,牛顿法,SGD-M,AdaGrad,AdaDelta,Adam

本文一共介绍6种机器学习中的优化算法：1.梯度下降算法（SGD）2.牛顿法3.SGD-M4.AdaGrad5.AdaDelta6.Adam1.梯度下降算法（SGD）用梯度下降算法最小化目标函数f(x)，
程序员鱼大·2020-08-18 16:45

简单BP神经网络的python实现

贴上一个前两天写的不用框架实现随机梯度下降的GitHub链接吧，具体说明可以看里面的文档。
li_huifei·2020-08-18 15:02

Python实现神经网络（零基础篇）

本文涉及到数列的简单计算、函数以及类的定义、全连结神经网络的运算方式、损失函数、计算图以及随机梯度下降法。Pyth
曹栩珩·2020-08-18 14:27

梯度下降法详解

所以可得常用的梯度下降法包括随机梯度下降法(SGD)、批梯度下降法(B
深度技术宅·2020-08-18 13:02

基于LSTM的Chatbot实例(4) — 基于SGD的模型参数训练及优化

一、SGD基本知识前几篇文章中已经介绍了我们的seq2seq模型使用均方误差作为损失函数，使用SGD算法（随机梯度下降）算法来训练模型参数，实例中代码如下：net=tflearn.regression(
晨丢丢·2020-08-18 12:29

大数据方向笔试面试题

1.使用大数据训练深度神经网络（DeepNeuralNetworks,简称DNN）的方法：SGD:随机梯度下降。它能够收敛于最小值点，因此当训练数据过大时，用GD可能造成内存不够用，则可用SGD。
LatinoCaribo·2020-08-18 12:55

数据预处理系列：（十七）用随机梯度下降处理回归

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLear
风雪夜归子·2020-08-18 12:39

深度学习与计算机视觉系列(4)_最优化与随机梯度下降

作者：寒小阳&&龙心尘时间：2015年12月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50178505声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处1.引言上一节深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器中提到两个对图像识别至关重要的东东：用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/scorefunction用于
iteye_2022·2020-08-18 11:02

pytorch-SVD第二弹

##利用SGD实现SVD算法误差有点高，感觉像是写错了importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchtorch.cuda.empty_cache()data=pd.read_csv
一看就会，上手就废·2020-08-18 10:35

常用梯度下降法与优化器都有什么？

Q1随机梯度下降与小批量随机梯度下降梯度下
飒白·2020-08-18 10:30

机器学习中的一些简单数学原理

机器学习中的一些简单数学原理线性回归标准方程梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降多项式回归学习曲线方差/偏差权衡正则线性模型岭回归套索回归（Lasso）弹性网络早起停止法逻辑回归概率估算训练成本函数决策边界
pnd237·2020-08-18 10:51

神经网络反向传播理解

不管使用何种梯度下降算法（BGD,SGD，Adam），都需要先算出各个参数的梯度。反向传播的作用：就是快速算出所有参数的偏导数。
xingkongyidian·2020-08-18 10:25

spark mlib中的随机梯度下降算法

线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析关于线性回归，逻辑回归的一些讲解http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401一般来说有最小二乘法与梯度下降算法可以把最小二乘法看作是数学家的算法，梯度下降算法看作是程序员的算法（毕竟是搜索嘛）算法具体的定义就不叙述了梯度下降算法就是让损
爱生活的程序猿·2020-08-18 09:13

全连接的神经网络Java实现

本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数
学者(cloudea)·2020-08-18 09:38
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