Mini-batch

“深度学习”学习日记。误差反向传播法--算法实现

今天来学习反向传播法的算法实现，做一次总结；实现的思路（“学习”的步骤）：一，前提神经网络的“学习”是，在存在合适的权重和偏置下，对其调整以拟合训练数据的过程；步骤1:我们从训练数据中随机选取一部分数据（mini-batch
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 08:27

度量学习（Metric learning、损失函数、triplet、三元组损失、fastreid）

1）特征提取网络：mapembedding2）采样策略：将一个mini-batch里的样本组合成很多个sub-set3）lossfunction：在每个sub-set上计算loss.应用场景通常是在个体级别的细粒度识别上使用
TigerZ*·2023-01-17 12:49

PyTorch深度学习实践之用PyTorch实现线性回归

课程地址：05.用PyTorch实现线性回归_哔哩哔哩_bilibili目录理论编辑1.准备数据（使用mini-batch目的是为了一次性求出y_hat）2.定义模型3.构造损失函数和优化器4.训练过程课程代码总结代码
Yory__·2023-01-17 09:14

深度学习笔记---误差反向传播法版 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111·2023-01-16 08:22

Pytorch CrossEntropyLoss和NLLLoss

)作用：训练一个n类的分类器参数weight：可选的，应该是一个tensor，里面的值对应类别的权重，如果样本不均衡的话，这个参数非常有用，长度是类别数目szie_average：默认是True，会将mini-batch
rrr2·2023-01-15 16:21

深度学习 11 梯度下降算法改进

数据初始化要点:1.梯度下降算法的三种方式:批量梯度下降法(batch)，即同时处理整个训练集.小批量梯度下降法（Mini-Batch）每次同时处理固定大小的数据集.随机梯度下降法（stochasticgradientdescent
处女座_三月·2023-01-15 09:53

“深度学习”学习日记。神经网络的学习。--学习算法的实现

2023.1.13愿望世界没有新冠，复阳的感觉真的难受这一段时间学习了“损失函数”、“mini-batch”、“梯度”、“梯度下降法”，今天通过他们取实现神经网络学习算法的实现，做一次总结。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-14 12:47

梯度下降法介绍（ 案列：波士顿放假预测）

目录一、详解梯度下降算法1.1梯度下降饿相关概念复习1.2梯度下降法流程的推导二、梯度下降法大家族2.1全梯度下降算法(FG)2.2随机梯度下降算法(SG)2.3小批量梯度下降算法(mini-batch
莱维贝贝、·2023-01-14 08:27

《DeepLearning.ai》第七课：超参数调试、Batch正则化和程序框架

第四行表示神经网络的层数，第五行是隐藏单元数量，第六行是学习率衰减，第七行是mini-batch的尺寸。对于参数进行随机取值能够提
王先森Vicent·2023-01-14 07:38

MindSpore应用梯度累积算法

与传统的训练方式不同，梯度累积引入Mini-batch的概念，首先对每个Mini-batch的数据计算loss和梯度，但不立即更新模型参数，而是先对所得梯度进行累加，然后在指定数量（N）个Mini-batch
JIAJIA14754545·2023-01-14 03:21

Pytorch学习笔记（十 一）——pytorch自定义数据集

Pytorch中有工具函数torch.utils.Data.DataLoader，通过这个函数我们在准备加载数据集使用mini-batch的时候可以使用多线程并行处理，这样可以加快我们准备数据集的速度。
酒与花生米·2023-01-13 15:20

【深度学习技巧】学习率-余弦退火

使用warmup有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳，其次也有助于保持模型深层的稳定性。1.2CosineAnneal梯度下降算法优化目标函
努力的袁·2023-01-13 09:45

【ML/DL】mini-batch 梯度下降法的batch size设置多大合适？

比（1）快很多，也不占内存，但可能不会收敛；（3）mini-batch梯度下降法：为了每次训练尽可能的多输入一些样本，同时又不会太耗时和超内存，mini-b
落叶阳光·2023-01-13 00:15

刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第8讲 加载数据集（笔记）

知识补充二、课堂代码三、作业一、知识补充1、Dataset和DataLoader是构造数据集的两个类，其中Dataset是构造数据集，支持索引下标，拿出数据集中的一个样本；DataLoader是拿出一个mini-batch
qq_39705798·2023-01-12 11:47

pytorch geometric教程四 利用NeighorSampler实现节点维度的mini-batch + GraphSAGE样例

pytorchgeometric教程四利用NeighorSampler实现节点维度的mini-batch+GraphSAGE样例classNeighborSampler核心想法返回结果参数NeighborSampler在GraphSAGE代码中的使用模型训练train_loadertrainmodel中的forward()函数模型推断：subgraph_loader,inference函数和tes
每天都想躺平的大喵·2023-01-09 21:37

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（七）

主要内容：1、Mini-batch梯度下降法;2、指数加权平均;3、momentum、RMSProp、Adam优化算法;4、学习率衰减.1、M
zchang81·2023-01-09 00:49

最优传输论文（八）Enhanced Transport Distance for Unsupervised Domain Adaptation

2.利用attention模块重新衡量传输距离，对距离矩阵进行重加权操作，使一个mini-batch实现真实的数据分布。3.最终，
shawchan9·2023-01-07 22:53

mini-batch的定义和用法

最近重新学习神经网络的一些基础知识，顺便对一些知识点做一下梳理，今天说一说在现在神经网络中常看到的一个词叫mini-batch。
少卿不在大理寺·2023-01-05 11:55

NNLM神经网络语言模型简单实现词语预测（含python代码详解）

文章目录一、NNLM简单介绍二、NNLM词语预测代码1.导入包2.文本数据处理3.自定义mini-batch迭代器4.定义NNLM模型1.定义模型结构2.NNLM参数设置5.输入数据并完成训练6.预测一
99.99％·2023-01-04 12:26

深度学习中Batch Size的大小对训练过程的影响

从训练的角度来讲，batchsize较小时，相邻Mini-batch间的差异较大，会导致loss曲线震荡比较严重，收敛速度会比较慢；而batchsize较大时，相邻mini
丸子姑娘vivi·2023-01-04 08:54

pytorch | 常用归一化方法

所以BN适用于每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。LayerNormalizationLN针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免BN中受mini-batch数据分
Randy@·2023-01-04 02:11

Weight Normalization(WN) 权重归一化

WN也是和样本量无关的，所以可以应用在batchsize较小以及RNN等动态网络中；另外BN使用的基于mini-batch的归一化统计量代替全局统计量，相当于在梯度计
hxxjxw·2022-12-31 12:25

PyFlink 有状态流处理在线机器学习基础实例 手写体识别

在线学习与离线学习，在数据的输入与利用上有明显的区别：在线学习的训练数据是一条条（或者是mini-batch微批少量）进来的，不像离线学习时可以一次性加载大量的数据。在线学习的数据只
王清欢Randy·2022-12-30 14:28

论文阅读——MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

不放翻译了，大家喜欢的可以搜索题目去谷歌学术下载~样本数量对于对比学习很重要，提出一种动量对比的方法来提高每个mini-batch中负样本的数量。
coding小白·2022-12-30 10:13

《PyTorch深度学习实践》学习笔记：处理多维特征的输入

也就是说torch.exp([x1x2x3])=[e^x1e^x2e^x3]采用Mini-Batch的形式可以将方程运算转换矩阵的运算。
lizhuangabby·2022-12-29 03:57

pytorch入门第七课——数据集加载器

Mini-Batch中常见的词汇：1、Epoch：训练阶段一次前馈和方向传播2、Batch-size：训练阶段一次前向和方向传播的训练样本的数量3、Iteration:假设样本总数为1w，Batch-size
疯狂java杰尼龟·2022-12-28 23:17

机器学习——入门基础（神经网络）

文章目录M-P神经元感知机神经网络BP算法梯度下降(标准、Mini-batch、随机)传送门，讲解到位：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?
友培·2022-12-28 12:14

optimizer.step()和scheduler.step()的区别

optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对，可以根据具体的需求来做。
blue_sky_wait_me·2022-12-27 10:30

torch之optimizer.step() 与 scheduler.step() 的用法

1.optimizer.step()  optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，可以根据具体的需求
一只小申·2022-12-27 10:00

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_2笔记

术语概念NLP:：自然语言处理CV(computervision)：计算机视觉超参数：正则化：Mini-batch：子训练集，面对训练集样本过多的情况，梯度下降迭代一次时间过长，因此分为多个子集RMSprop
salahuya·2022-12-27 06:54

如何在tensorflow/keras上实现warmup学习率策略代码示例

这个问题目前还没有被充分证明，我们只能从直觉上和已有的一些论文[1,2,3]得到推测：有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳有助于保持模型深层的稳定性可以认为，刚开始模型对数据的
Shijunfeng00·2022-12-24 13:23

批量随机梯度下降-学习笔记

小批量随机梯度下降（mini-batch）梯度下降一般有三种不同的形式：GD（一次用全部数据更新参数）SGD（随机一个sample更新参数）MBGD（使用批量数据更新参数，batch设为1时等于SGD）
卡塞尔学院临时校长·2022-12-23 22:55

小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)

对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降,SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。
HowieHwong·2022-12-23 22:55

Batch\Stochastic\Mini-Batch 梯度下降法

梯度下降法存在一些变体，本文讨论三种，即vanilla(batch)，stochastic和mini-batch。不同之处在于，我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。
Architect_0·2022-12-23 22:25

使用Python实现单隐藏层神经网络的训练

文章目录1实验内容2实验要求3实验原理多层感知机：前向传播与后向传播4具体实现数据加载与可视化：激活函数：单隐层神经网络前向传播后向传播Mini-batch梯度下降：预测与评估：分类结果可视化：5实验结果不同激活函数
Yuetianw·2022-12-22 14:33

BatchNormalization-归一化实现

batch-normalization的维度是按照mini-batch的维度进行的。
冬日and暖阳·2022-12-20 09:46

33李沐动手学深度学习v2/批量归一化 mini-batch normalization

uB=1B∑i∈Bxiu_B=\frac{1}{B}\sum\limits_{i\inB}x_iuB=B1i∈B∑xiσB2=1∣B∣∑i∈B(xi−uB)2+ϵ\sigma^2_B=\frac{1}{|B|}\sum\limits_{i\inB}(x_i-u_B)^2+\epsilonσB2=∣B∣1i∈B∑(xi−uB)2+ϵ,ϵ\epsilonϵ是1个很小的数，防止方差为0xi+1=γxi−
xcrj·2022-12-20 09:42

优化算法总结

SGD（StochasticGradientDescent）：随机梯度下降，每一次计算mini-batch的平均梯度，然后更新参数降低方差类SAG（StochasticAverageGradient）：
jerry_young14·2022-12-19 23:07

深度学习笔记（二十二）超参数调试处理

一、调试超参数时的重要程度（偏主观）最重要：学习率α\alphaα次重要：动量梯度下降中的β\betaβ、隐藏单元数、Mini-batch数量次次重要：网络层数、学习衰减率不那么重要：Adam算法中的β1
Mr.zwX·2022-12-19 17:38

吴恩达深度学习笔记7-Course2-Week3【超参数调试、Batch 正则化和程序框架】

超参数调试、Batch正则化和程序框架一、超参数调试（hyperparametertuning）推荐的超参数重要性排序：1、学习率(learningrate):α2、隐藏神经单元(hiddenunits);mini-batch
Wang_Jiankun·2022-12-19 09:53

pytorch--加载数据集

通过shuffle将其打乱，然后组成mini-batch，进行训练，后面的内容就跟上一节差不多啦。读取数据集，一般有两种方式：1.将全部数据直接读取进来，适用于数据内存不大的数据。
over_thinker·2022-12-18 10:11

神经网络的学习步骤

步骤1（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的损失函数的值。
CN__Melinda·2022-12-18 09:30

《深度学习--基于python的理论与实现》学习笔记8：第四章神经网络的学习（2）

4.5学习算法的实现神经网络的学习步骤如下：前提神经网络存在适合的权重和偏置，调整权重和偏置以便你和训练数据的过程称之为"学习"，神经网络的学习分为下面四个步骤：步骤一（mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据
白马非马··2022-12-18 09:00

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现
空LA·2022-12-18 09:54

关于深度学习中batch_size参数设置

关于深度学习中参数的设置batch_size常用设置batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。
pinn山里娃·2022-12-17 15:19

【深度学习】吴恩达-学习笔记 偏差与方差、正则化、梯度检测、mini-batch

目录深度学习偏差与方差L2范数正则化（权重衰减），减少方差Dropoutregularrization(随机失活正则化)数据扩增可以作为一种正则化方法使用提前终止训练数据归一化：梯度消失/梯度爆炸梯度检测Batchvsmini-batch深度学习偏差与方差对于大量数据，训练集，验证集，测试集的划分为8:1:1或99.5:0.25:0.25、99.5:0.4:0.1如果不需要无偏评估算法性能，没有测
—Xi—·2022-12-17 13:48

python实现mini-batch_Mini-Batch 、Momentum、Adam算法的实现

defrandom_mini_batches(X,Y,mini_batch_size=64,seed=0):"""从(X，Y)中创建一个随机的mini-batch列表参数：X-输入数据，维度为(输入节点数量
Baikal Lake·2022-12-16 12:22

第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第二周）——优化算法

优化算法1.Mini-batch梯度下降2.理解mini-batch梯度下降3.指数加权平均数4.理解指数加权平均数5.指数加权平均的偏差修正6.动量Momentum梯度下降法7.RMSprop8.Adam
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

优化策略（终）

由于BN是从四张图片计算得到的，所以可以减少对大的mini-batch的依赖。评价：这个方法在U版YOLOv3中很早就出现了，在自己数据集上也用过，但是感觉效果并不是很稳定。笔者数据集只有一个类，所
Bruce_0712·2022-12-15 22:40

全连接神经网络学习MNIST实现手写数字识别

神经网络的学习步骤神经网络的学习分成下面4个步骤：步骤1（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。我们的目标是减小mini-batch的损失函数的值。
fakerth·2022-12-15 15:42
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