随机梯度下降SGD 第43页

Pytorch_第七篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降

首先介绍梯度下降法的主要思想，其次介绍批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降（mini-batch）的主要区别。以下均为个

沁泽·2020-08-05 11:00

最优化方法：梯度下降（批梯度下降和随机梯度下降）

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23692455梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个

-柚子皮-·2020-08-05 08:19

tensorflow初学之SGD

在开始本任务之前，确保已经完成了之前的notMNIST的步骤，点击查看notMNIST提示：训练随机梯度下降（SGD）花费的时间应给明显少于简单的梯度下降（GD）.1.检查包首先，检查本次学习要用到的包

Devil_Satan·2020-08-05 08:49

NN优化方法对比：梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

1.前言这几种方法呢都是在求最优解中经常出现的方法，主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是围绕以下这个式子展开：其中在上面的式子中hθ(x)代表，输入为x的时候的其当时θ参数下的输出值，与y相减则是一个相对误差，之后再平方乘以1/2，并且其中注意到x可以一维变量，也可以是多维变量，实际上最常用的还是多维变量。我们知道曲面上方向导数的最大值的方向就代表了梯度的方向，因此我们在做梯度下降的

沈子恒·2020-08-05 08:49

【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

文章首发于微信公众号《有三AI》【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此

言有三·2020-08-05 08:48

梯度中心化，一行代码加速训练并提升泛化能力

来源|晓飞的算法工程笔记优化器(Optimizer)对于深度神经网络在大型数据集上的训练是十分重要的，如SGD和SGDM，优化器的目标有两个：加速训练过程和提高模型的泛化能力。

AI科技大本营·2020-08-05 08:17

《深度学习》Hs训练营【第二期】视频教程

数值计算┣━━03第一周：本周学习任务简单总结┣━━04第二周机器学习算法基本概念┣━━05第二周：逻辑回归&贝叶斯统计┣━━06第二周：本周学习任务简单总结┣━━07第二周svm&lda┣━━08第三周：随机梯度下降

weixin_46240856·2020-08-05 04:53

深度学习记录入门篇————利用numpy，pytorch，tensorflow最简单的机器学习

最简单的机器学习实现先了解一下什么是梯度下降梯度是什么呢学习率又是啥梯度下降分类批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降使用Numpy实现机器学习使用Tensor及antograd实现机器学习使用TensorFlow

云溪龙·2020-08-04 22:57

深度学习优化算法总结与实验

深度学习优化算法最耳熟能详的就是GD（GradientDescend）梯度下降，然后又有一个所谓的SGD（StochasticGradientDescend）随机梯度下降，其实还是梯度下降，只不过每次更新梯度不用整个训练集而是训练集中的随机样本

颀周·2020-08-04 18:00

神经网络基础学习笔记（五）与学习相关的技巧

忆_恒心·2020-08-04 17:18

线性回归liner regression

线性回归部分预备知识假设函数（hypothesis）损失函数/代价函数（cost/lossfunction）等高线图（contourfigure）批量梯度下降（BatchGradientDescent)随机梯度下降

remix_j2·2020-08-04 16:28

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

我们发现用的最多的优化器是Adam，为什么呢下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD

j_starry·2020-08-04 14:15

深度学习基础知识（七）--- 各种优化方法

最小化这种平均训练误差的训练过程，被称为经验风险最小化（empiricalriskminimization）1.StochasticGradientDescent虽然是讲随机梯度下降，但是

Teeyohuang·2020-08-04 12:57

次梯度（Subgradients）

ConvexOptimizationbasics）二、一阶梯度方法（First-ordermethods）梯度下降（GradientDescent）次梯度（Subgradients）近端梯度法（ProximalGradientDescent）随机梯度下降

JimmyCM·2020-08-04 09:31

近端梯度法（Proximal Gradient Descent）

ConvexOptimizationbasics）二、一阶梯度方法（First-ordermethods）梯度下降（GradientDescent）次梯度（Subgradients）近端梯度法（ProximalGradientDescent）随机梯度下降

JimmyCM·2020-08-04 09:59

梯度下降（Gradient Descent）

ConvexOptimizationbasics）二、一阶梯度方法（First-ordermethods）梯度下降（GradientDescent）次梯度（Subgradients）近端梯度法（ProximalGradientDescent）随机梯度下降

JimmyCM·2020-08-04 09:59

kaggle 影评情感分析（1）—— TF-IDF+Logistic回归/朴素贝叶斯/SGD

前言kaggle的这个startingcompetition(Bagofwordsmeetbagsofpopcorns)其实是一个word2vec-tutorial,但是本篇文章没有用到word2vec,只用了TF-IDF的方式将句子向量化，再分别用logisticregression、multinomialNaiveBayes、SGDClassifier进行训练和预测。用LR得到的结果在kagg

luqian1996·2020-08-04 09:16

利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）

本文介绍如何利用Matlab从头搭建深度前馈神经网络，实现手写字体mnist数据集的识别，以及展示各类优化算法的训练效果，包括SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam，最终网络的识别率能达到

风风雨雨58·2020-08-04 03:26

《动手学深度学习》PyTorch 版本总结（1）

Task01（1）线性回归知识点1在求数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降（mini-batchstochas

行路南·2020-08-04 02:59

dropout和L1，L2正则化的理解笔记

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

qqliuzihan·2020-08-04 00:08

[pytorch学习笔记六] 4种经典优化器效果的比较

学自莫凡PYTHON1.实验结果在同一神经网络中，分别使用4种经典的优化器：SGD、Momentum、RMSprop和Adam实现数据的拟合。训练过程中的误差loss的变化曲线如下图所示。

奔前程的水手·2020-08-03 22:02

随机梯度下降法——python实现

随机梯度下降法——python实现梯度下降法及题目见此博客Exercise3:题目Now,weturntouseotheroptimizationmethodstogettheoptimalparameters.CanyouuseStochasticGradientDescenttogettheoptimalparameters

第五清风·2020-08-03 22:32

批量归一化（BN：BatchNormalization）

批量归一化（BN：BatchNormalization）1、背景随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout

小熊猫3·2020-08-03 21:12

批梯度下降法(Batch Gradient Descent )，小批梯度下降 (Mini-Batch GD)，随机梯度下降 (Stochastic GD)

一、梯度下降法在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(GradientDescent,GD)。梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应

cs24k1993·2020-08-03 16:25

最优化方法系列：Adam+SGD—>AMSGrad

自动调参的Adam方法已经非常给力了，不过这主要流行于工程界，在大多数科学实验室中，模型调参依然使用了传统的SGD方法，在SGD基础上增加各类学习率的主动控制，以达到对复杂模型的精细调参，以达到刷出最高的分数

alppkk4545·2020-08-03 14:37

caffe相关优化算法、数学函数库、全连层源码阅读

1.优化算法Caffe的solver类提供了6种优化算法，配置文件中可以通过type关键字设置：StochasticGradientDescent(type:“SGD”)AdaDelta(type:“AdaDelta

Rosun_·2020-08-03 13:14

TensorFlow2-网络训练技巧

TensorFlow2网络训练技巧文章目录TensorFlow2网络训练技巧简介过拟合与欠拟合过拟合问题动量（Momentum）SGD学习率衰减（learningratedecay）补充说明简介在神经网络这种端到端模型的训练过程中

周先森爱吃素·2020-08-03 12:19

机器学习系列 04：梯度下降法及 Python 实现

本内容将介绍梯度下降法以及其三种类型（批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD））。最后将给出使用随机梯度下降法拟合一个线性回归模型的Python代码。

空杯的境界·2020-08-03 10:35

python实现带l1正则化的逻辑回归，采用sgd。

在开源基础上增加l1增则化和中止条件，测试效果并不好，暂时供大家参考指正。训练数据去这里取，http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/#!/usr/bin/python#LogisticRegressiononDiabetesDatasetfromrandomimportseedfr

_吴天德·2020-08-03 09:50

随机最速下降法(SGD)与AdamOptimizer

Adam这个名字来源于adaptivemomentestimation，自适应矩估计，如果一个随机变量X服从某个分布，X的一阶矩是E(X)，也就是样本平均值，X的二阶矩就是E(X^2)，也就是样本平方的平均值。Adam算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer可控制学习速度。Ada

wanghua609·2020-08-03 07:33

Caffe学习系列(8)：solver优化方法

上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD"),AdaDelta(type:"AdaDelta"),AdaptiveGradient

weixin_33774883·2020-08-03 06:23

深度学习训练中是否有必要使用L1获得稀疏解

因为：对于加了L1正则的神经网络，大部分深度学习框架自带的优化器（主要是SGD及其变种）训练获得不了稀疏解DL框架中L1正则

Zhenglin_zou·2020-08-03 02:57

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor of shape [9216,4096] an

(seeabovefortraceback):OOMwhenallocatingtensorofshape[9216,4096]andtypefloa[[Node:training/Modified_SGD

qingfengxiaosong·2020-08-03 02:29

机器学习各种算法的特点归纳

1.感知机适用问题：二分类模型特点：超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分类点到超平面的距离损失函数：误分点到超平面的距离学习算法：随机梯度下降2.k邻近法适用问题：多类分类，回归模型特点：特征空间

鸟恋旧林XD·2020-08-03 02:28

tensorflow自己实现SGD功能

手动实现SGD和调用优化器结果比较importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#mnist已经作为官方的例子

masbbx123·2020-08-03 01:51

Digression：The perceptron learning algorithm（感知机学习算法）

Theperceptronlearningalgorithm离散：（感知机学习算法）本章主要讲解感知机算法：1.感知机算法的假设函数2.感知机算法的损失函数含说明，收敛性的证明3.感知机学习算法的参数更新SGD4

召风·2020-08-03 01:33

cs231n assignment1 --SVM

先来看一看作业要求：重点在于SVM的lossfunction、gradientdescent、完成SGD的optimize和W的可视化。话不多说，开始干活！

东海鱼鱼·2020-08-02 23:07

google 机器学习复习及重点笔记（一）

2、降低损失：随机梯度下降损失函数梯度迭代过程中

Mr_Py·2020-08-02 21:09

TensorFlow2.x 学习笔记(六)随机梯度下降以及数据可视化

文章目录梯度下降简介梯度利用梯度优化AutoGradwithTensorflowGradientTapePersistentGradientTape2nd−order2^{nd}-order2nd−order激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss及其梯度MSESoftmax[Crossentropygradient](https://blog.csdn.net/I

IDrandom·2020-08-02 16:49

DL-Pytorch Task06:批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降

对全连接层做批量归一化2.对卷积层做批量归⼀化3.预测时的批量归⼀化残差网络（ResNet）残差块（ResidualBlock）ResNet模型稠密连接网络（DenseNet）DenseNet模型凸优化梯度下降随机梯度下降参数更新动态学习率小批量随机梯度下降批量归一化和残差网络批量归一化

DEREKLN·2020-08-02 15:03

tensorflow2.x实时绘制训练时的损失和准确率

sgd=SGD(lr=float(model_value[3]),decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy

Como0413·2020-08-02 15:54

pytorch学习笔记：优化器

2.1、单步调试代码观察优化器建立过程首先运行到断点出stepinto2.进行到SGD初始化函数3.运行到64行stepinto进入父类

小杰.·2020-08-02 14:22

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。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 13:52

cs231n训练营学习笔记（8）简单双层全连接神经网络

参数通过训练，随机梯度下降和反向传播学到对单个神经元建模每个神经元都对它的输入和权重进行点积，然后加上偏差，最后使用非线性函数（或称为激活函

就叫荣吧·2020-08-02 13:08

Pytorch学习笔记：Task01

第一部分：线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现模型：损失函数：优化函数-随机梯度下降：小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent

jianghusanren3·2020-08-02 13:32

从0开始学PyTorch（一）：线性回归、Softmax与分类模型、多层感知机

文章目录线性回归模型数据集损失函数优化函数-随机梯度下降Softmax与分类感知机softmax的基本概念多层感知机多层感知机的基本知识隐藏层表达公式激活函数线性回归线性回归的基本要素模型为了简单起见，

cimor_0·2020-08-02 13:24

笔记：深度学习基础pytorch（线性回归，softmax与分类模型，多层感知机）

深度学习基础pytorch：线性回归，多层感知机，softmax与分类模型-什么是线性回归-线性回归的基本要素-模型：-数据集：-损失函数：-小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent

盛季，夏开·2020-08-02 12:33

【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】：

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 12:21

SVM-SVC分类

噪声数据和异常点处理成功处理了涉及到很多变量的场景当变量比样本还多是依旧有效快速，即使样本量大于1万自动检测数据的非线性，不用做变量变换SVM缺点：应用在二元分类表现最好，其他预测问题表现不是太好变量比样例多很多的时候，有效性降低，需要使用其他方案，例如SGD

Arron_yuan·2020-08-01 09:25

MNIST数据集实现手写数字识别（基于tensorflow）

主要应用了下面几个方法来提高准确率;使用随机梯度下降（batch）使用Relu激活函数去线性化使用正则化避免过拟合使用带指数衰减的学习率使用滑动平均模型使用交叉熵损失函数来刻画预测值和真实值之间的差距的损失函数第一步

Laura2017·2020-08-01 08:43

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