Adagrad

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt

2401_85743969·2024-09-10 18:46

在下小天n·2024-09-05 13:33

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

【优化器】(三) RMSProp原理 & pytorch代码解析

1.简介在上一篇文章里，我们介绍了AdaGrad，引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率，同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止，RMSProp主要针对这个问题进行了优化

Lcm_Tech·2024-02-20 18:30

【机器学习】详解 Optimizers

2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad

何处闻韶·2024-02-15 08:11

9、神经网络三：学习与评价

9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），动量，内斯特罗夫动量9.4.2学习速率的退火9.4.3二阶方法9.4.4每个参数自适应学习率(Adagrad

qxdx.org·2024-02-11 18:03

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learningrate都是相同的，如果数据是稀疏的，则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神经网络之所以比较难训练，并不是因为容易进入局部最小，而是因

AI小白龙*·2024-01-17 22:08

adam优化器和动量

原始的SGD加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛）AdaGrad与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。

潇洒哥611·2024-01-17 06:15

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反

絮沫·2024-01-15 10:49

详解深度学习中的常用优化算法

说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。

程翠梨·2024-01-12 18:37

Gradient Descent补充

1、AdaGrad在梯度下降法中，学习率的选择和调整是非常重要的，有时直接决定了训练的质量和收敛的速度。上图展示了学习率过大或过小会产生的问题。

单调不减·2024-01-11 06:15

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

@slavahead一、介绍DEEP学习在人工智能领域迈出了一大步。目前，神经网络在非表格数据（图像、视频、音频等）上的表现优于其他类型的算法。深度学习模型通常具有很强的复杂性，并提出数百万甚至数十亿个可训练的参数。这就是为什么在现代使用加速技术来减少训练时间至关重要的原因。在训练过程中执行的最常见算法之一是反向传播，包括神经网络相对于给定损失函数的权重变化。反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

NNDL 作业12-优化算法2D可视化 [HBU]

】NNDL作业12优化算法2D可视化-CSDN博客目录简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑深度学习中的优化算法总结-ZingpLiu-博客园(cnblogs.com)SGD:Adagrad

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:23

DL Homework 11

目录1.被优化函数编辑(代码来源于邱锡鹏老师的神经网络与深度学习的实验）L1.pyop.py（1）SimpleBatchGD（2）Adagrad（3）RMSprop（4）Momentum（5）Adam2

熬夜患者·2024-01-01 22:34

NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑2.被优化函数编辑3.编程实现图6-1，并观察特征4.观察梯度方向5.编写代码实现算法，并可视化轨迹6.分析上图，说明原理（选做）7.总结SGD、Momentum、AdaGrad

几度雨停393·2023-12-24 18:05

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

AdaGrad算法：一种梯度下降法，是对批量梯度下降法的改进，但并不是对动量法的改进。它的目的是在解决优化问题时自动调整学习率，以便能够更快地收敛。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam

guanyue.space·2023-12-23 02:49

深度学习优化器Optimizer-SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam、AdamW

Optimizer优化学习率learning rate:α学习率learning\;rate:\alpha学习率learningrate:α防止除0的截断参数:ϵ防止除0的截断参数:\epsilon防止除0的截断参数:ϵt 时刻的参数:Wtt\;时刻的参数:W_{t}t时刻的参数:Wtt 时刻的梯度：gtt\;时刻的梯度：g_{t}t时刻的梯度：gtt 时刻的神经网络:f(x;Wt)t\;

Leafing_·2023-12-20 08:13

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

zhushatong·2023-12-18 08:22

AI全栈大模型工程师(二十三)用 PyTorch 训练一个最简单的神经网络

一些常用的损失函数六、用PyTorch训练一个最简单的神经网络后记四、求解器为了让训练过程更好的收敛，人们设计了很多更复杂的求解器比如：SGD、L-BFGS、Rprop、RMSprop、Adam、AdamW、AdaGrad

AI_Maynor·2023-12-16 14:05

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战

逻辑回归（LogisticRegression）简介2.逻辑回归优化算法推导2.1梯度下降法（GradientDescent）2.2随机梯度下降法2.3mini-batch梯度下降3.自适应学习率算法3.1AdaGrad3.2RMSProp3.3Adam4

CQU-XJTU-Mr. Wu·2023-11-26 13:01

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient)3.5Adagrad3.6RMSprop3.7Adadelta3.8Adam4

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。优化器的选择对于模型的性能和收敛速度有很大影响，不同的优化器可能适用于不同的模型和数据集。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

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

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

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

黑虎含珠·2023-11-23 12:20

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

自己动手实现一个深度学习算法——六、与学习相关的技巧

文章目录1.参数的更新1）SGD2）Momentum3）AdaGrad4）Adam5）最优化方法的比较6）基于MNIST数据集的更新方法的比较2.权重的初始值1）权重初始值不能为02）隐藏层的激活值的分布

千里之行起于足下·2023-11-16 06:14

不同优化器的应用

简单用用，优化器具体参考深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)_哔哩哔哩_bilibili收藏版｜史上最全机器学习优化器Optimizer汇总

heyheyhey_·2023-11-13 23:46

【无标题】

conclusionBatchandMomentum在gradientdecent中的运用调节learningrate，Adagrad、RMSProp、Adam等优化策略的机理分类损失函数MSE、cross-entropybatchnormalization

Selvaggia·2023-11-07 14:26

16.深度学习之优化算法-2

16.1RMSPropRMSProp算法对AdaGrad算法做了修改，仅累积最近迭代的梯度使用指数衰减来实现和AdaGrad算法一样，RMSProp算法将目标函数自变量中每个元素的学习率通过按元素运算重新调整

大勇任卷舒·2023-11-03 22:26

见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？

今天的文章内容来源于一次跟网友的讨论，同行网友的问题是这样的：为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法

王喆的机器学习笔记·2023-11-01 06:54

【深度学习实验】网络优化与正则化（二）：基于自适应学习率的优化算法详解：Adagrad、Adadelta、RMSprop

随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率Adagrad

QomolangmaH·2023-10-31 01:28

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法2

而RMSProp算法16通过使用指数衰减，从而只会积累最近几次迭代的梯度，解决了上述AdaGrad的问题。

苏小菁在编程·2023-10-29 16:43

learning rate

-引入参数σσ常见的计算方式-Rootmeansquare（均方根）Adagrad-不同参数不同学习率RMSProp-不同参数不同学习率+同一参数不同学习率Adam：RMSProp+Momentum小梯度累加导致

Selvaggia·2023-10-28 01:15

【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 -＞（个人学习记录笔记）

1.1凸函数&凹函数1.2鞍点1.3学习率2.常见的深度学习模型优化方法2.1随机梯度下降法2.2动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient法(NAG)2.4Adagrad

slience_me·2023-10-26 18:55

优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax

前言：最近准备复习一下深度学习的基础知识，开个专栏记录自己的学习笔记各种SGD和Adam优化器整理基本概念优化：最大化或最小化目标函数，具体指最小化代价函数或损失函数损失函数J(θ)=f(hθ(x)，y)，hθ(x)是由参数θ构成的网络输出梯度下降：为了使得损失函数达到最小所采取的方法或策略具体步骤：计算梯度，这里的梯度只损失函数在参数θ的梯度更新参数：根据计算的损失函数梯度，求更新后的参数（θ=

btee·2023-10-21 18:19

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记

stay_foolish12·2023-10-17 21:14

优化问题 | 梯度下降的知识整理、Python实现及batch_size参数的总结

随机梯度下降法（SGD）：1个训练样本2.3小批量梯度下降法（MBGD，SGD）：n个训练样本2.4梯度下降的python实现2.5挑战3更好的算法3.1动量法3.2Nesterov加速梯度下降法-NAG3.3Adagrad3.4Adadelta3.5RMSprop3.6Adam3.7

然然然然_·2023-10-12 17:14

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow

河南骏·2023-10-12 02:42

深度学习笔记之优化算法(五)AdaGrad算法的简单认识

机器学习笔记之优化算法——AdaGrad算法的简单认识引言回顾：动量法与Nesterov动量法优化学习率的合理性AdaGrad算法的简单认识AdaGrad的算法过程描述引言上一节对Nesterov\text

静静的喝酒·2023-10-09 21:05

＜＜深度学习＞＞优化算法详细笔记

目录为什么需要优化算法梯度下降法1、SGD、BGD、MBGD2、Momentum-SGD3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad为什么需要优化算法对于几乎所有的机器学习算法

金克丝、·2023-10-07 20:55

优化器的选择

1.什么是优化器2.梯度下降算法3.基于动量的梯度下降4.实用优化器的选择4.1Adagrad优化器4.2Rmsprop4.3AdaDelta优化器4.4Adam优化器5.总结本章大量内容来自：《深度学习轻松学

怼怼是酷盖·2023-09-24 00:41

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解_Qodi的博客-CSDN博客又讲了基于线性分类器的全连接神经网络深度学习修炼（二）全连接神经网络|Softmax，交叉熵损失函数优化AdaGrad

Qodi·2023-09-22 00:13

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数优化AdaGrad，RMSProp等对抗过拟合全攻略

3.3梯度下降算法的改进3.3.1动量法3.3.2自适应梯度方法1AdaGrad2RMSProp3.3.1Adam4.网络信息流通畅，提高训练效率4.1权值初始化Xavier初始化方法H

Qodi·2023-09-21 16:26

神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法【续】

上一篇文章介绍了四种寻找最优参数的方法，这次做一个补充，对其中两种方法（Momentum和AdaGrad）做一些改进，让参数的更新收敛更快速Nesterov是对Momentum动量SGD的一个改进，在后面也会对两种方法以及改进的方法进行画图

寅恪光潜·2023-09-14 16:28

深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]

自适应梯度(AdaGrad)AdaGrad存在的问题AdaGrad算法具有以下特点：RMSPropADAM梯度下降法总结参考文章及视频耿直哥讲AI：htt

古董a·2023-09-14 09:16

替这位空想家惊讶·2023-09-01 21:55

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