Mini-batch

【MegDet】《MegDet：A Large Mini-Batch Object Detector》

CVPR-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1LearningRateforLargeMini-Batch4.2Cross-GPUBatchNormalization5Experiments5.1Largemini-batchsize,noBN5.2Largemini-batc
bryant_meng·2023-07-28 00:18

Normalization(BN and LN) in NN

批是指一批数据，通常为mini-batch；标准化是处理后的数据服从N(0,1)N(0,1)N(0,1)的正态分布。
Yuezero_·2023-07-27 16:51

mini-batch_Spring Batch教程– ULTIMATE指南

mini-batch这是Spring批处理教程，它是Spring框架的一部分。
cunfen0516·2023-07-19 23:49

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万
森大蔬·2023-07-18 21:46

【动手学深度学习】--01.线性回归

文章目录线性回归1.原理1.1线性模型1.2衡量预估质量——平方损失1.3训练数据1.4参数学习1.5优化算法2.从零开始实现线性回归2.1生成数据集2.2批量读取数据集——Mini-batch思想2.3
小d<>·2023-07-16 13:01

PyTorch基础之数据模块Dataset、DataLoader用法详解（附源码）

Dataset用来构造支持索引的数据集在训练时需要在全部样本中拿出小批量数据参与每次的训练，因此我们需要使用DataLoader，即DataLoader是用来在Dataset里取出一组数据(mini-batch
showswoller·2023-06-23 10:45

【深度学习】3-4 神经网络的学习- 学习算法的实现

神经网络的学习步骤如下所示：步骤1(mini-batch)从训练数据中随机选出一部分数据，目标是减小mini-batch的损失函数的值步骤2(计算梯度)为了减小mini-batch的损失函数的值，需要求出各个权重参数的梯度步骤
loyd3·2023-06-21 07:59

【深度学习】4-4 误差反向传播法 - 算法的具体实现

神经网络的学习分为下面4个步骤：步骤1(mini-batch)从训练数据中随机选择一部分数据步骤2(计算梯度)计算损失函数关于各个权重参数的梯度步骤3(更新参数)将权重参数沿梯度方向进行微小的更新步骤4
loyd3·2023-06-20 20:05

【深度学习】3-2 神经网络的学习- mini-batch学习

机器学习使用训练数据进行学习。使用训练数据进行学习，就是针对训练数据计算损失函数的值，也就是说,训练数据有100个的话，就要把这100个损失函数的总和作为学习的指标。求多个数据的损失函数，要求所有训练数据的损失函数的综合，可以写成如下式子：其实就是把求单个数据的损失函数的式子扩大到了N份数据，不过最后还要除以N进行正规化。通过除以N，可以求单个数据的“平均损失函数”。通过这样的均化，可以获得和训练
loyd3·2023-06-20 08:46

优化算法

Mini-batch梯度下降如果训练集较小，直接使用batch梯度下降法，样本集较小就没必要使用mini-batch梯度下降法，你可以快速处理整个训练集，所以使用batch梯度下降法也很好，这里的少是说小于
zhanderson·2023-06-16 11:11

深度学习-调参技巧总结

使用大约128（0.005）到256（0.01）的mini-batch大小。如果这对你的GPU而言太大，将学习率按比例降到这个大小就行。使用卷积层代替之前的MLP中的线性层，并用平均池化层预测。当
MrRoose·2023-06-10 16:14

【深度学习】卷积神经网络(CNN)调优总结

使用大约128（0.005）到256（0.01）的mini-batch大小。如果这对你的GPU而言太大，
风度78·2023-06-07 23:39

刘二大人《Pytorch深度学习实践》第八讲加载数据集

课上代码torchvision中数据集的加载Epoch、Batch-Size、Iterations1、所有的训练集进行了一次前向和反向传播，叫做一个Epoch2、在深度学习训练中，要给整个数据集分成多份，即mini-batch
根本学不会的Kkkkk·2023-04-19 20:25

CBOW模型的学习、Trainer类的实现

参数：x，输入数据；t，监督标签；max_epoch，进行学习的epoch数；batch_size，mini-batch的大小；eval_interv
算法技术博客·2023-04-19 18:01

采用推理的方法认知单词、CBOW模型

基于推理的方法，使用神经网络，在mini-batch数据上进行学习，神经网络一次只需要看一部分学习数据（
算法技术博客·2023-04-19 18:31

CBOW模型正向传播、矩阵乘积层实现

因为考虑了mini-batch处理，假设x中保存了N个数据。此时x、W、y的形状分别是N×D、D×H、N×H。
算法技术博客·2023-04-19 18:31

损失函数、python实现均方误差、交叉熵误差函数、mini-batch的损失函数

损失函数whatis损失函数均方误差交叉熵误差计算mini-batch学习的损失函数why损失函数whatis损失函数神经网络学习目标是找到各层合适的权重参数w和偏置b，使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近
算法技术博客·2023-04-19 18:28

Python-两层神经网络的类

目录图形解释代码实现内容解释高数两个常用函数mini-batch版交叉熵误差梯度后记图形解释画图软件不太常用代码实现importnumpyasnpdefnumerical_gradient(f,x):h
一半的一半，·2023-04-16 05:10

第五章 RNN

5.2RNN5.2.1循环的神经网络5.2.2展开循环5.2.3BackpropagationThroughTime5.2.4TruncatedBPTT5.2.5TruncatedBPTT的mini-batch
路哞哞·2023-04-15 13:19

AdaBelief-更稳定的优化器

而warmup有效的一个原因是减缓训练初期模型对mini-batch的提前过拟合，同时，在训练初期，由于loss较大，模型还没得到多少训练，不同st
小蛋子·2023-04-10 05:58

MoCo论文精读

loss很像要点二多类不能用softmax所以提出NCEloss和cross-entropyloss很像=infonce只有k不一样，第一个k的是全部数据，第二个是所有样本数目要点三1.end-end：mini-batch
一只想飞的锦鲤·2023-04-07 10:37

PyTorch 深度学习实践 第8讲

不能实例化对象，主要是用于构造我们的数据集2、DataLoader需要获取DataSet提供的索引[i]和len;用来帮助我们加载数据，比如说做shuffle(提高数据集的随机性)，batch_size,能拿出Mini-Batch
夕阳落林中·2023-04-06 07:38

【剑指offer】BN层详解

BN层是在每个mini-batch数据上进行归一化处理，使得神经网
.别拖至春天.·2023-04-05 12:45

论文阅读之Transformer（LayerNorm与BatchNorm)

二维输入batchnorm：每一次把每个列，也就是每个特征，把它在一个mini-batch里面，均值变为0方差变为1。
CandySaltySalty·2023-03-30 20:46

Transformer论文里Batch Norm和Layer Norm异同

BatchNorm是每一次我们把我们的列，即每一个特征将其在一个mini-batch里面。将其变为均值为0，方差为1。我们如何把一个向量变成均值为0，方差为1呢？我们将其均值减掉，再除以方差即可。
黄乐荣·2023-03-30 20:42

Instance norm 2d

Pytorch对于一个4D（N,C,H,W）张量，对于每个mini-batch(N)，在每个通道(C)对每个二维张量(H,W)单独进行计算均值和方差。
larkii·2023-03-30 10:01

流式数仓----未来的一个方向

流式数仓概述流式数仓（StreamingWarehouse）更准确地说，其实是“makedatawarehousestreaming”，就是让整个数仓的数据全实时地流动起来，且是以纯流的方式而不是微批（mini-batch
keepandkeep·2023-03-29 15:37

Kmeans算法的经典优化——mini-batch和Kmeans++

感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.htmlminibatchminibatch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大，会使得我们迭代的时间过长，那么我们缩小数据规模行不行？那怎么减小规模呢，很简单，我们随机从整体当中做一个抽样，选取出一小部分数据来代替整体。这样我们人为地缩小样本的规模，不就可以提升迭代的速度了？通过抽样我们
HDX柿子·2023-03-27 01:34

第六章 优化算法

图6.1batch和mini-batch对比之前介绍过，向量化能有效地同时对m个例子进
一叶知否·2023-03-25 12:27

RPN loss学习笔记

RPNMulti_tasklosspi表示第i个anchor预测为真实标签的概率pi*为正样本的时候1负样本为0ti为表示预测第i个anchor的边界框回归参数ti*表示第i个anchor对应的GTboxNcls表示一个mini-batch
：）�东东要拼命·2023-03-22 16:40

【pytorch】BN层计算

BatchNorm层使用中容易出现的问题classtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True)[source]对小批量(mini-batch
一骑红尘荔枝来·2023-03-21 17:48

算法岗面试——数学基础总结

1.微积分SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
早上起来闹钟又丢了·2023-03-21 07:13

论文（四）YOLOv4解读及一些思考

目录1.Mosaic技巧与mini-batch有什么关系？2.作者为啥要参考2019年的CSPNet，采用CSP模块？
weixin_40227656·2023-02-25 21:06

Andrew Ng 深度学习课程——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

文章目录深度学习实用层面数据集偏差(bias)与方差(variance)参数的初始化正则化(regularization)Dropout其他正则化方法梯度消失/梯度爆炸问题梯度检查代码实现算法优化mini-batch
sinat_18131557·2023-02-07 13:58

2-3 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第三周课程笔记-超参数调试、Batch正则化和编程框架

包括对原始数据集进行分割，使用mini-batch梯度下降（mini-batchgradientdescent），然后介绍了指数加权平均（Exponentiallyweightedaverages）的概念以及偏移校正
双木的木·2023-02-07 13:52

零基础机器学习做游戏辅助第十课--强化学习DQN（二）

因为智能体去探索环境时采集到的样本是一个时间序列，样本之间具有连续性，所以需要打破时间相关性，解决的办法是在训练的时候存储当前训练的状态到记忆体M，更新参数的时候随机从M中抽样mini-batch进行更新
kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

8 加载数据集

文章目录前提知识了解数据集Mini-Batch常用术语DataLoader核心参数核心功能小tips课程代码实例课程来源：链接课程文本部分来源（参考）：链接以及（强烈推荐）Birandaの前提知识了解enumerate
Micoreal·2023-02-02 09:52

机器学习笔记（15）— 基本概念batch、batchsize、epoch、iteration

为了解决这个问题，目前使用较多的是mini-batch梯度下降法。（关于梯度下
开门儿大弟子·2023-02-02 08:23

【PyTorch-BN】

BN带来的好处有很多，这里简单列举几个：（1）防止过拟合：单个样本的输出依赖于整个mini-batch，防止对某个样本过拟合；（2）加快收敛：梯度下降过程中，每一层的和都会不断变化，导致输出结果的分布在不断变化
阿牛02·2023-02-02 02:14

基于重要性采样的期望估计——sampled softmax推导

一、背景在推荐召回系统中，通常会采用tow-tower模型并利用logsoftmax作为损失进行优化，设[B][B][B]为mini-batch，[C][C][C]为全局语料库，s(x,y)s(x,y)
Lqz72·2023-01-30 12:17

3 梯度下降算法

文章目录问题方法穷举法分治法梯度下降算法梯度梯度下降算法课程代码随机梯度下降算法批量梯度下降（mini-batch）课程来源：链接其他觉得别人总结的比自己好，采用之的：链接以及BirandaのBlog！
Micoreal·2023-01-28 10:08

深度学习笔记---数值微分版 对MNIST数据集的二层神经网络的学习实现

步骤一（挑选mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减少mini-batch这部分数据的损失函数的值。
武松111·2023-01-26 08:30

读书笔记：mini-batch学习 ← 斋藤康毅

这种学习方式称为mini-batch学习。下面给出了从MNIST数据集的训练数据中随机抽取10笔数据的代码。
hnjzsyjyj·2023-01-26 08:20

《PyTorch深度学习实践》-P7处理多维特征的输入

Anaconda/Lib/sit-packages/sklearn/datasets/data/diabetes_data和diebetes_target多维logistic回归模型（下标特征维度，上标样本）mini-batch
m0_60673782·2023-01-25 15:10

图像处理 手写体英文字母的目标检测与识别 实验报告

特定样本下的微调：训练网络参数  采用训练好的AlexNet模型进行PASCALVOC2007样本集下的微调，学习率=0.001（PASCALVOC2007样本集上既有图像中物体类别标签，也有图像中物体位置标签）；mini-batch
征途黯然.·2023-01-25 11:23

模型调参（二）：learning rate decay（学习率衰减）【使用库调整学习率：等间隔、多间隔、指数衰减、余弦退火函数、根据指标、自定义】【手动调整学习率】

一、学习率衰减的概念和必要性解释①：如果在整个梯度下降过程中，保持learningrate不变，如果learningrate设置小了，会导致梯度下降过慢，如果设置大了，对于mini-batch来说最后就很难收敛
u013250861·2023-01-25 10:40

2.2 优化算法（MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优）

MINI-BATCH实际训练中，数据集过于庞大，需要拆分成一个个小的子训练集。
bijingrui·2023-01-25 10:39

五种归一化原理及实现

五种归一化原理及实现1.BatchNormalizationperchannel，across，mini-batch总结一句话BN就是：做的是通道级别的归一化（每个通道单独算），贯穿到每个minibatch
hxh207·2023-01-22 08:20

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

1随机梯度下降的梯度对于满足分布D的数据集，我们做以下标记：mini-batch的梯度，也就是SGD带来的梯度，可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么，这个误差项，对于机器学习任务来说，有没有增益呢？
UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

Dataset and DataLoader加载数据集(上)参数解释+采用mini-batch糖尿病数据集的逻辑回归

目录DatasetandDataLoader数据读入和加载Dataset抽象类不能实例化只能继承内置数据集读入方式DataLoader帮助我们加载数据使用mini-batch的训练方法采用mini-batch
Queen_sy·2023-01-21 12:31
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