Adam

神经网络与深度学习作业12：第七章课后题

神经网络与深度学习作业12：第七章课后题习题7-1在小批量梯度下降中,试分析为什么学习率要和批量大小成正比.习题7-2在Adam算法中,说明指数加权平均的偏差修正的合理性（即公式(7.27)和公式(7.28
小鬼缠身、·2022-12-11 08:20

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam
plum-blossom·2022-12-11 08:02

tensorflow2.0 损失函数

在tensorflow2.0中，使用模块model.compile时，需要选择损失函数，例如：model.compile(optimizer=‘Adam’,loss=‘sparse_categorical_crossentropy
sinat_38819901·2022-12-11 02:57

model.compile中metrics的参数accuracy

知乎大佬链接model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
甲壳虫奇袭电脑城·2022-12-11 01:20

model.compile()函数

model.compile()函数model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),loss=’binary_crossentropy’,metrics=[‘accuracy’
&~&·2022-12-11 01:50

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点1.编程实现图6-1，并观察特征importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:44

HBU-NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam
不是蒋承翰·2022-12-10 16:54

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录不同优化算法的比较分析优化算法的实验设定2D可视化实验简单拟合实验与TorchAPI对比，验证正确性学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法梯度估计修正动量法Adam算法编辑不同优化器的3D可视化对比
沐一mu·2022-12-10 16:14

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop
XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

NameError: name ‘Adam‘ is not defined

在进行神经网络的学习的时候，我们会使用到keras和tensorflow.keras，两者里面的变量用法是有一些差异，下面是源代码修改之后的代码ok，问题解决
h918918·2022-12-10 10:14

梯度下降优化（ gradient descent optimization）

然而，在实际的深度学习架构中，我们却经常看到的是Adam优化器，那么Adam和梯度下降算法有什么关系呢？又有哪些梯度下降算法的变体呢？以及又有哪些优化梯度下降算法的策略呢？
鸣谦12·2022-12-10 08:45

模型训练后期学习率调整策略

虽然Adam等优化器能自适应调整学习率，但是到了模型训练后期仍需要手动调整学习率来提高模型性能，降低vall_loss值。以keras为例，keras提供了两种学习率调整策略，可以通过回调函数实现。
Chaojun_Shi·2022-12-09 16:02

深度学习的学习率

学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。
大西瓜不甜·2022-12-09 16:32

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

7.3.1.2简单拟合实验与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam
AI-2 刘子豪·2022-12-09 16:11

1.3 反向传播

目录三、反向传播3.1反向传播计算过程[^1]3.2基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1SGD、学习率衰减及动量3.2.2Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3Adam、Adamx
dfsj66011·2022-12-09 11:15

机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系

最近在调试模型的时候，发现在使用keras.optimizer.adam时，模型在添加了新的一层2D卷积层后难以收敛，在不调整初始权重矩阵的情况下，想通过衰减学习率来使lossfunction的收敛性更好
Cy_coding·2022-12-08 22:45

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
凉堇·2022-12-08 22:14

机器学习实践入门（三）：优化算法和参数调节

alphaα传统SGD算法的缺点SGD算法的改进方案SGDwithmomenturn（SGDM;动量SGD）SGDwithNAGAdaGradRMSpropAdam=SGD-M+RMSpropNadam=Adam
橘の月半喵·2022-12-08 18:34

【李宏毅HW3】

torch.backends.cudnn.benchmark五、transforms六、nn.Conv2d七、MaxPool2d八、BatchNorm2d输入参数：九、torch.nn.Linear十、torch.optim.Adam
Raphael9900·2022-12-08 12:14

adam算法效果差原因_深度学习优化器-Adam两宗罪

从理论上看，一代更比一代完善，Adam/Nadam已经登峰造极了，为什么大家还是不忘初心SGD呢？举个栗子。很多年以前，摄影离普罗大众非常遥远。十年前，傻瓜相机开始风靡，游客几乎人手一个。
weixin_39536728·2022-12-08 10:20

NNDL 作业11：优化算法比较

（3）仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.
Persevere~~~·2022-12-08 10:11

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

一、准备知识指数加权平均指数加权平均值又称指数加权移动平均值，局部平均值，移动平均值。加权平均这个概念都很熟悉，即根据各个元素所占权重计算平均值。指数加权平均中的指数表示各个元素所占权重呈指数分布。mini-batch梯度下降法在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。在所有样本中随机抽取一部分(mini-batc
小媛在努力·2022-12-08 09:40

优化器：SGD ＞ Momentum ＞ AdaGrad ＞ RMSProp ＞ Adam

目录SGD随机梯度下降momentumAdaGradRMSPropSGD随机梯度下降在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。momentum1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。2.加速学习3.一般将参数设为0.5
superjfhc·2022-12-08 08:05

优化方法：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

参考：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/767258431.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：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
weixin_34133829·2022-12-08 08:04

Loss优化方法：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

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，所以批
daisyyyyyyyy·2022-12-08 08:32

深度学习optimizer：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam源代码自编写及pytorch.optimizer介绍

（StochasticGradientDescent），Momentum，AdaGrad（AdaptiveGradientAlgorithm），RMSProp（RootMeanSquareprop）和Adam
Rekoj_G·2022-12-08 08:51

SGD、Momentum、 AdaGrad、Adam

目录1.SGD1.1SGD的缺点2.Momentum3.AdaGrad4.Adam5使用哪种更新方法呢神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。
莱维贝贝、·2022-12-08 08:47

直观理解常用的优化器：SGD，AdaGrad, Adam

随机梯度下降是深度学习常用的优化算法，但是在模型优化的过程中，随机梯度下降也可能会失效，，本文主要讨论随机梯度下降及其改进算法。一、随机梯度下降1.1基本概念参考：辨析梯度下降1.2随机梯度下降算法失效的原因首先，深度学习的优化本身就是一个难解的问题，因为可能会存在很多的局部最优点，此外，还有山谷和鞍点两种特殊情况。山谷：狭长的山间小道，左右两边都是峭壁；鞍点：一个方向上两头翘，一个方向上两头垂，
草莓酱土司·2022-12-08 08:14

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编程实现图6-1，并观察特征观察梯度方向编写代码实现算法，并可视化轨迹分析上图，说明原理（选做）总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）增加RMSprop、Nesterov
沐一mu·2022-12-08 06:00

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，
cdd04·2022-12-07 17:09

深度学习优化算法，Adam优缺点分析

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。
星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2022-12-07 15:30

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征代码实现importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
冰冻胖头鱼·2022-12-07 11:22

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法:基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。
showswoller·2022-12-07 07:12

借助云的力量，重塑企业的现在和未来｜re:Invent 2022 Adam Selipsky 主题演讲精华全收录...

在两个小时的演讲中，Adam重点围绕数据、安全、计算性能和行业应用等4个主题发布了多项重磅发布，助力云上客户快速实现数字化转型，提高创新速度。数据之浩瀚Adam提到，正如宇宙探测
亚马逊云开发者·2022-12-07 06:59

借助云的力量，重塑企业的现在和未来｜re:Invent 2022 Adam Selipsky 主题演讲精华全收录

在两个小时的演讲中，Adam重点围绕数据、安全、计算性能和行业应用等4个主题发布了多项重磅发布，助力云上客户快速实现数字化转型，提高创新速度。
亚马逊云开发者·2022-12-07 06:24

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，SGD是不是就用不到了？
蒂洛洛·2022-12-06 15:25

深度学习优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

作者丨ycszen来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270编辑丨极市平台导读本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较。前言本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdesc
Tom Hardy·2022-12-06 13:08

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
牛奶园雪梨·2022-12-06 13:37

NNDL 作业11：优化算法比较

3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺
萐茀37·2022-12-06 11:28

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）总结1.
plum-blossom·2022-12-06 06:53

深度学习卷积神经网络入门基础篇（神经网络与反向传播）

前馈神经网络1.4误差反向传播1.4.1神经网络前向传播1.4.2误差反向传播1.4.3梯度下降优化器1.4.3.1BGD,SGD,Mini-batch梯度下降1.4.3.1Momentum,RMSprop,Adam
懒续缘·2022-12-05 17:57

NNDL 作业11：优化算法比较

MomentumAdagrad3、仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？4、四种方法分别用
别被打脸·2022-12-05 15:45

深度学习可能相关的词汇

A,ADMM,AGI,AI,AMA,AMD,AMI,AND,API,ASCII,ATLAS,AUC,AUDIO,AWS,Accuracy,ActivationLoggerfkeras,Adagrad,Adam
python & TwinCAT·2022-12-05 14:31

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）

GRU，LSTM，seq2seq注意力机制——Attention,Transformer优化算法——SGD，Momentum，Adam高性能计算——并行，多GPU，分布式计算
Mrwei_418·2022-12-05 13:25

神经网络与深度学习 作业11：优化算法比较

（3）仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？（4）四种方法分别用了多长时间？是否符合预期？（5）调整学习率、动量等
Jacobson Cui·2022-12-05 13:53

【神经网络】全连接神经网络理论

再谈损失函数（梯度消失问题）:3、解决梯度消失问题：动量法与自适应梯度解决方法1：动量法（累加让震荡方向互相抵消）解决方法2：自适应梯度AdaGrad与改进的RMSProp（使用不同方向步长）解决方法：ADAM
Koma_zhe·2022-12-05 13:19

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)

上篇文章中（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），我们用一个框架来回顾了主流的深度学习优化算法。
kasdlj·2022-12-05 13:17

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)—— Adam的两宗罪

从理论上看，一代更比一代完善，Adam/Nadam已经登峰造极了，为什么大家还是不忘初心SGD呢？举个栗子。很多年以前，摄影离普罗大众非常遥远。十年前，傻瓜相机开始风靡，游客几乎人手一个。
gukedream·2022-12-05 13:16

NNDL 作业11：优化算法比较

3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？5、调整学习率、动量等超参数，轨迹有哪些变化？5.总结SGD、M
辰 希·2022-12-05 13:14

全连接神经网络的优化

梯度消失2.梯度爆炸2.1固定阈值裁剪2.2根据参数的范数来衡量3.损失函数3.1Softmax3.2交叉熵损失3.3交叉熵损失和多类支撑向量机损失4.梯度下降优化4.1动量法4.2自适应梯度法4.3Adam5
三木小君子·2022-12-05 13:43
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