随机梯度下降SGD 第41页

优化器（Optimization）

优化器（Optimization）SGD（StochasticGradientDescent）SGD+MomentumNesterovMomentumAdaGradRMSPropAdamSGD（StochasticGradientDescent

weixin_43164196·2020-08-13 22:36

深度学习常用优化器优缺点

随机梯度下降（SGD）：SGD指的是minibatchgradientdescent简单好理解，但是其存在的缺陷是，只有当自变量是一个维度的时候，它的前进方向才是真正梯度下降的方向。

xia.sir·2020-08-13 22:52

SGD，Adam等优化器整理使用

优化器的比较几种常见优化器SGD（StochasticGradientDescent）Mini-batchGradientDescent改进版优化器momentum动量AdagradAdadeltaRMSpropAdam

滴滴滴'cv·2020-08-13 21:53

pytorch中优化器总结

以SGD优化器为例：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/7/322:31#@Author:XiaoMafromtorchimportnnasnnimporttorchastfromtorch.autogradimportVariableasV

fly_Xiaoma·2020-08-13 21:20

SGD ,Adam,momentum等优化算法比较

深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。

JY-Justin·2020-08-13 21:50

pytorch学习之优化器torch.optim

功能：优化更新深度学习模型的参数介绍：实现了深度学习中绝大多数的优化方法，例如RMSProp,Adam，SGD等，更便于应用，所以通常不需要手动写上述代码。

爱学习的人工智障·2020-08-13 21:49

深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种

oldbalck·2020-08-13 21:25

为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？

本文主要介绍SGD算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition

weixin_34284188·2020-08-13 21:16

深度学习中常用的优化器简介

下式给出SGD的更新公式\[\theta_t=\theta_{t-1}-\alpha\nabla_\thetaJ(\theta)\]其中\(\alpha\)是学习速率。

weixin_30296405·2020-08-13 20:38

神经网络关于优化器的选择问题（Optimizer）

（我们设，一般的线形回归函数的假设函数是：对应的损失函数是：）**1.常见的三个优化器（BGD，SGD

legendcloudRR7·2020-08-13 20:00

批量归一化(Batch Normalization)

1.概述在神经网络的训练中，我们有很多的参数如学习率、权重衰减系数等，我们使用随机梯度下降法等时，往往需要对这些参数不断调整，这将会花费我们大量的时间。这种情况下使用批量归一化能很好地解决这种问题。

waq127520·2020-08-13 20:16

SiamFC：基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法

这些方法中，要么使用网络内部某一层作为特征的shallow方法（如相关滤波）；要么是使用SGD

六月的雨唯你·2020-08-13 20:13

batch、batch_size、epoch、iteration简介

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。

creat2012·2020-08-13 19:48

关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些

本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法优化器算法简述:首先来看一下梯度下降最常见的三种变形BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决

RedMery·2020-08-13 19:21

深度学习常见策略总结(优化器选择，防止过拟合策略）

1.优化器的选择关于深度学习各种优化器的介绍和对比在网上有很多图文并茂的讲解，比如我上一篇博文转载的文章：深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG

Briwisdom·2020-08-13 19:58

深度学习中的优化器

介绍一些深度学习的优化器参考覃秉丰教程梯度下降法则标准梯度下降法：计算所有样本汇总误差，根据总误差来更新权值随机梯度下降法：先随机抽取一个样本来计算误差，再根据这个误差来更新权值批量梯度下降法：从总样本中选取一个批次

tonydandelion2014·2020-08-13 19:22

深度学习笔记-14.各种优化器Optimizer的总结与比较

目录一、优化器的作用：二、各种优化器介绍2.1梯度下降法(GradientDescent)2.1.1标准梯度下降法(GD)2.1.2.批量梯度下降法(BGD)2.1.3随机梯度下降法(SGD)2.2动量优化法

业余狙击手19·2020-08-13 19:01

各类优化方法总结（从SGD到FTRL）

目录目录各类优化方法总结1.SGD2.Momentum3.Nesterov4.Adagrad5.Adadelta6.Adam7.FTRL参考资料各类优化方法总结为了方便描述，假设第tt轮要更新的某参数是

蕉叉熵·2020-08-13 18:00

如何选择深度学习优化器

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

csdn王艺·2020-08-13 18:07

优化器——SGD

StochasticGradientDescent(SGD)梯度更新规则：SGD更新时是对每个样本进行梯度更新，对于比较大的数据集来说，可能会有相似的样本，SGD一次只进行一次更新，没有冗余，而且速度比较快

千岁千岁千千岁_·2020-08-13 18:32

深度学习各类优化器详解（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）

深度学习梯度更新各类优化器详细介绍文章目录深度学习梯度更新各类优化器详细介绍一、前言：二、梯度下降变形形式1、批量归一化（BGD）2、随机梯度下降（SGD）3、小批量梯度下降（MBGD）三、梯度下降遇到的困难四

恩泽君·2020-08-13 18:49

深度学习笔记（四）：常用优化算法分析比较及使用策略（SGD、SGDM、SGD with Nesterov Acceleration、AdaGrad、AdaDelta、Adam、Nadam）

文章目录一、一个框架回顾优化算法1、SGD算法：评价：2、SGDM(SGDwithMomentum)算法：评价：3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta

呆呆象呆呆·2020-08-13 17:52

DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较

DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较目录四种最优化方法简介优化器案例理解输出结果设计思路核心代码四种最优化方法简介

一个处女座的程序猿·2020-08-13 17:03

深度学习中几种优化器的分析与对比

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及mini-batchgradientdescent

谢润忠·2020-08-13 17:49

AdaBound算法：像Adam一样快，又像SGD一样好的优化器

id=Bkg3g2R9FXGitHub地址：https://github.com/Luolc/AdaBound这篇文章对于SGD和Adam等优化算法的理解也有很大的帮助。

一路狂奔的猪·2020-08-13 17:43

激活函数与优化器算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

激活函数：ReLULeakyReLUSigmoidtanhsoftmax二、优化算法1.批量梯度下降：2.随机梯度下降：3.mini-batch梯度下降：4.改进的梯度下降算法：5.NesterovAcceleratedGradient6

展希希鸿·2020-08-13 16:46

深度学习的一般性流程3-------PyTorch选择优化器进行训练

torch.optim.SGD是随机梯度下降的优化函数梯度下降（GradientDescent）方法变种：(full)Batchgradientdescent:使用全部数据集来计算梯度，并更新所有参数

Tina Tang·2020-08-13 16:11

【DNN】模型的优化方法汇总--原理--优缺点--适用场景(Adagrad、ADAM、FTRL)

优化方法概述1SGD2Momentum3.Adagrad4.AdaDelta/RMSProp5.ADAM(AdaptiVeMomentEstimation)6.LazyAdam7.Madam到底是用Adam

凝眸伏笔·2020-08-13 16:49

常用优化器(Adam SGD)算法

文章目录概览SGD(Stochasticgradientdescent)MomentumNAG(Nesterovacceleratedgradient)AdaGradRMSProAdadeltaAdam

junqing_wu·2020-08-13 15:50

pytorch 优化器(optim)不同参数组，不同学习率设置

optim的基本使用fordo:1.计算loss2.清空梯度3.反传梯度4.更新参数optim的完整流程cifiron=nn.MSELoss()optimiter=torch.optim.SGD(net.parameters

junqing_wu·2020-08-13 15:50

Pytorch打卡第9天：10种优化器、学习率、动量

任务掌握常用优化器SGD，了解10种优化器知识点基本知识pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签导数:函数在指定坐标轴上的变化率方向导数:指定方向上的变化率梯度

雯文闻·2020-08-13 14:35

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法

机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计的问题，很可能就是优化算法的问

gukedream·2020-08-13 14:28

SGD、Adam优化器

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程公众号：datayx各种优化器Optimizer的总结与比较https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628优化损失函数损失函数：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数

demm868·2020-08-13 13:26

优化器算法总结（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad 未总结完）

深度学习https://blog.csdn.net/fengzhongluoleidehua/article/details/81104051(2)深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD

bl128ve900·2020-08-13 13:58

[pytorch]几种optimizer优化器的使用

的构建梯度更新的过程几种optimizerSGD+momentumAdagradRMSPropAdam梯度下降的方法可以大致分为以下三大类：标准梯度下降方法：先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权重随机梯度下降方法

超喜欢萱萱子的可可子·2020-08-13 11:13

优化器，sgd，adam等

在每个epoch：计算目标函数关于当前参数的梯度：根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量：，计算当前时刻的下降梯度：根据下降梯度进行更新：sgd：先来看SGD。

weixin_30872157·2020-08-13 11:06

深度学习-Optimizer优化器的比较

SGD（随机梯度下降

Vivinia_Vivinia·2020-08-13 10:04

【深度学习】常见优化器的PyTorch实现

风度78·2020-08-13 09:20

[深度之眼机器学习训练营第四期]大规模机器学习

这一节主要讲了一些适用于大规模机器学习的算法及策略，并比较了梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的优劣。

nudt_oys·2020-08-12 12:06

纯小白都能看懂的《单个神经元》、《随机梯度下降》、《逻辑与》

文章目录摘要逻辑“与”介绍单个神经元随机梯度下降逻辑“与”代码实现学习资料：易懂的神经网络理论到实践(1)：单个神经元+随机梯度下降学习逻辑与规则摘要网上各种制造焦虑的软广《一文搞懂/学会xxxx》看的头大

诡途·2020-08-12 10:17

自动微分(Automatic Differentiation)

在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation进行梯度求解，然后进行SGD等进行优化更新。手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复

allein_STR·2020-08-11 21:29

从动力学角度看优化算法：从SGD到动量加速

来源：https://kexue.fm/archives/5655目录梯度下降训练目标分析GD与ODE随机梯度下降从GD到SGD从SGD到SDE结果启发动量加速从一阶到二阶GD+Momentum如何加速

Russell_W·2020-08-11 20:35

PyTorch 随机梯度下降

4.随机梯度下降梯度常见函数的梯度激活函数Loss损失函数的梯度梯度导数（标量）偏微分（函数延某个方向的变换量标量）梯度（函数变化量最大的方向向量）梯度的意义：模为变换率大小，矢量方向。

_zZhe·2020-08-11 05:51

梯度下降法python+numpy实现

随机梯度下降法(StochasticGradientDescent,SGD)：在更新变量参数的时候，选取一个样本的梯度值来更新参数。

xiaoxy97·2020-08-11 04:44

深度学习：随机梯度下降(pytorch框架)

一、梯度1.1什么是梯度？梯度不同于导数(标量)，梯度为矢量，既有大小又有方向梯度的长度：反映了函数的趋势梯度的方向：反映了增长的方向如图所示，箭头表明了梯度的长度和方向1.2怎么求梯度？在高中我们学过导数，对于大家应该能很轻松能算出函数的导数。上了大学后我们学到了偏微分。于是通过偏微分所组成的向量，我们便获得了梯度。如图所示注：此图为马鞍面，很难找到全局最小值点举个例子：如图所示的函数求它的梯度

工程小先生·2020-08-11 04:56

动手学深度学习_1

pytorch动手学深度学习_11.线性回归1.1线性回归1.1.1数据集1.1.2模型1.1.3损失函数1.1.4优化函数-随机梯度下降1.2代码实现1.2.1线性回归从零开始版1.2.2线性回归pytorch

dayday学习·2020-08-11 04:24

（八）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--Adagrad（3）

Adagrad这个优化算法被称为自适应学习率优化算法，之前我们讲的随机梯度下降以及动量法对所有的参数都使用的固定的学习率进行参数更新，但是不同的参数梯度可能不一样，所以需要不同的学习率才能比较好的进行训练

weixin_40245436·2020-08-11 04:12

PyTorch笔记7-optimizer

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码概要Torch提供了几种optimizer，如：SGD,Momentum,RMSprop,AdamSGD:stochasticgradientdescent

YJH-666·2020-08-11 04:32

动手学深度学习：7.2 梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

AI_Younger_Man·2020-08-11 03:02

动手学深度学习：7.4 动量法

7.4动量法在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。