Mini-batch 第4页

Ng深度学习课程-第二课第二周笔记摘要

Mini-batch梯度下降指数加权平均数指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）RMSpropAdam学习率衰减(Learningratedecay

bebr·2022-12-15 14:16

Adam优化算法(Adam optimization algorithm)

初始化2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出dw和db3.计算Momentum指数加权平均数4.用RMSprop进行更新5.计算Momentum和RMSprop的修正偏差6更新权重其中

说好今夜不点烟·2022-12-12 09:04

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法作业

Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:Optimizationalgorithms(优化算法)主要知识点:Mini-batch

ASR_THU·2022-12-11 14:25

PyTorch深度学习——加载数据集

加载数据集的过程：·Dataset类的介绍·DataLoader类的介绍完整代码及结果原理一、训练中的三个参数定义：Epoch：当所有的数据都被前向传播和反向传播一次以后，称为迭代了一次Batch-size：一个mini-batch

小T_·2022-12-11 02:58

Pytorch深度学习（五）：加载数据集以及mini-batch的使用

Pytorch深度学习（五）：加载数据集以及mini-batch的使用参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集一、预备知识Dataset是一个抽象函数

Yuriy_Xiong·2022-12-11 01:25

机器学习学习笔记——batchsize越大越好？

batchsize不是越大越好使用mini-batch好处：提高了运行效率，相比batch-GD的每个epoch只更新一次参数，使用mini-batch可以在一个epoch中多次更新参数，加速收敛。

phily123·2022-12-10 21:14

pytorch常用Loss函数

pytorch常用损失函数损失函数的基本用法：criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数得到的loss结果已经对mini-batch

何33512336·2022-12-08 21:10

python pytorch使用

数据量大，加载时慢保存格式代码保存模型参数保存格式代码训练中不得已结束（如：停电断网）时保存checkpoint断点续传,以便加载后继续训练保存格式代码pytorch自带数据集pytorch从数据集制作mini-batch

puspos·2022-12-08 19:44

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

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。

小媛在努力·2022-12-08 09:40

qq_409992227·2022-12-07 12:16

Structured Streaming Programming Guide(spark3.3.0)

参考官方文档：https://wiki.huawei.com/domains/1185/wiki/8/WIKI2021121601648概述StructuredStreamingqueries默认使用的是mini-batch

suuunnnyoy·2022-12-06 23:21

深度学习-吴恩达-笔记-6-优化算法

目录Mini-batch梯度下降理解mini-batch梯度下降法指数加权平均数理解指数加权平均数指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）RMSpropAdam

Leon.ENV·2022-12-06 07:57

深度学习卷积神经网络入门基础篇（神经网络与反向传播）

卷积神经网络学习笔记一神经网络模型1.1M-P神经网络模型M-P神经网络-激活函数1.2感知机1.3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

懒续缘·2022-12-05 17:57

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第二周优化算法作业

改善深层神经网络-第二周测验吴恩达deeplearning.ai-改善深层神经网络-第2周测验【吴恩达深度学习测验】Course2-改善深层神经网络-第二周测验目录中文习题英文习题参考答案中文习题1.当输入第八个mini-batch

passer__jw767·2022-12-05 13:48

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

引言梯度下降：两个意思，根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪；让函数值下降（变小）。简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。其共有三种：BGD,batchgradientdescent:批量梯度下降SGD,stochasticgradientdescent:随机梯度下降mini-batchGD,mini-batchgradientde

Activewaste·2022-12-05 12:09

python实现随机梯度下降

mini-batch随机梯度下降是采样小批量数据来更新。pyth

Blossssssom·2022-12-04 20:24

动手学习深度学习（总结梳理）——1.线性回归篇

1.从0开始实现线性回归（不借助pytorch的框架)目录1.从0开始实现线性回归（不借助pytorch的框架)1.1数据集生成(带有噪声来拟合真实数据)1.2批量读取数据集——Mini-batch思想

TheFanXY·2022-12-04 14:28

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。

blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

层标准化详解（Layer Normalization）

BatchNormalization使用mini-batch的均值和标准差对深度神经网络的隐藏层输入进行标准化，可有效地提升训练速度。

十里清风·2022-12-02 13:45

pytorch之LayerNorm

LayerNorm相比BatchNorm有以下两个优点：LN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数据分布影响的问题，可以用于小mini-batch场景、动态网络场景和

旺旺棒棒冰·2022-12-02 13:14

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差三、mini-batch

thunder1015·2022-12-02 12:26

深度学习中的最优化算法（一）

深度学习中的最优化算法（一）前置：mini-batch梯度下降法原理：若有100万个样本，则平均分为1000份，每一份包含1000个样本，称为batchX={x1,x2,...,x1000000}X=\

机器不想学习了·2022-12-02 07:38

『PyTorch』矩阵乘法总结

2.三维带batch的矩阵乘法torch.bmm()由于神经网络训练一般采用mini-batch，经

ツぃ☆ve芜情·2022-12-01 23:35

pytorch中Mini-batch批处理实现函数xx.unsqueeze(0)

在进行特征图可视化时，发现了一个函数运行之后输入图像的tensor的维度发生了变化，不能直接转化为numpy数据进行图像显示，这个函数是**.unsqueeze(0)**下面贴出该函数运行过后tensor维度的变化截图：运行前：tensor的维度是（3，224，224）含义是3通道大小为224*224的图像转化为了一个tensor向量，运行如下语句后：image_info=image_info.u

清梦枕星河~·2022-12-01 18:39

机器学习笔记8——大规模机器学习(Large scale machine learning)

产生由于梯度下降法（批量梯度下降法，每次都需要考虑所有的样本）在计算规模很大的数据时比较慢，所以产生了随机梯度下降法1.2定义首先随机打乱所有数，这是数据预处理的过程（本次迭代只需要计算一个样本）二、Mini-batch

余生最年轻·2022-12-01 07:57

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。

Just Jump·2022-11-30 21:31

神经网络和深度学习-加载数据集DataLoader

加载数据集DataLoaderDataloader的概念dataloader的主要目标是拿出Mini-Batch这一组数据来进行训练在处理多维特征输入这一文章中，使用diabetes这一数据集，在训练时我们使用的是所有的输入

Ricardo_PING_·2022-11-30 19:59

dropout层的理解

dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，按照一定的概率将其从网络中移除，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。

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-11-29 17:49

mini-batch 学习

1.mini-batch学习前面介绍的损失函数的例子中考虑的都是针对单个数据的损失函数。如果要求所有训练数据的损失函数的总和，以交叉熵误差为例，可以写成下面的式（4.3）。这里，假设数据有N个，tnk表示第n个数据的第k个元素的值（ynk是神经网络的输出，tnk}是监督数据）。式子虽然看起来有一些复杂，其实只是把求单个数据的损失函数的式（4.2）扩大到了N份数据，不过最后还要除以N进行正规化。通过

小嘿黑15斤·2022-11-29 08:03

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

文章目录1，epochs，batch，iterations1.1epochs1.2batch1.3iterations2前向传播和反向传播2.1前向传播Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1小批量梯度下降步骤3.2BatchsizeandTrainingSpeed4常用梯度下降法（BGD，SGD，M

算法黑哥·2022-11-29 08:26

【零基础】神经网络优化之mini-batch

一、前言回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法：1）L0、L1、L2：在向前传播、反向传播后面加个小尾巴2）dropout：训练时随机“删除”一部分神经元本篇要介绍的优化方法叫mini-batch，它主要解决的问题是

布兰姥爷·2022-11-29 08:56

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新，本文主要讨论Mini-Batch

yasNing·2022-11-29 08:51

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现mini-batch是在训练数据中随机选择小批量的数据，进行深度学习找到合适权重值。

AI 黎明·2022-11-29 08:48

Pytorch深度学习——用Mini-Batch训练数据（B站刘二大人P8学习笔记）

所以，接下来我们要学习的是采用Mini-Batch的方法来训练数据，这种方

学习CV的研一小白·2022-11-29 08:15

【神经网络入门】损失函数与mini-batch学习

损失函数交叉熵误差（crossentropyerror）如下式：E=−∑ktklog⁡ykE=-\sum_{k}^{}t_k\log_{}{y_k}E=−k∑tklogykyky_kyk是神经网络的输出，tkt_ktk是正确解标签，该式计算了正确解标签输出的自然对数，也就是说，交叉熵误差的值是由正确解标签所对应的输出结果决定的。用代码实现：defcross_entropy_error(y,t):d

沐兮Krystal·2022-11-29 08:45

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现1.什么是mini-batch梯度下降2.mini-batch梯度下降算法的伪代码3.为什么要使用mini-batch梯度下降算法4.比较BGD,SGD

Donreen·2022-11-29 08:44

mini_batch学习

如果数据量大的话，费时费力太难受了吧从训练数据中获取小数据mini-batch对每个小数据进行批量学习首先读入mnist数据集importnumpyasnp#实现从训练数据中随机选择指定个数的数据的代码

王摇摆·2022-11-29 08:14

刷论文的感觉太棒了！（对比学习 / CLIP改进 / 视频理解）

-MoCo论文逐段精读李沐-对比学习论文综述阶段代表工作百花齐放（18-19中）InstDisc:memoryBank,每张图都是一个类别（个体判别）InvaSpread:end-to-end,在同一mini-batch

贪钱算法还我头发·2022-11-28 20:05

深度学习笔记（二十九）卷积神经网络之卷积运算和边缘检测

第二课中系统学习了深层神经网络的改善策略（超参数调试、正则化、网络优化），第一次开始接触偏差/方差分析方法，多种正则化方法减小方差，Mini-batch，多种优化器，BatchNorm，Softmax回归

Mr.zwX·2022-11-27 09:21

PyTorch深度学习5-使用pytorch实现线性回归

知识点的梳理：数据集的选取：在pytorch中使用mini-batch，则数据集需要是矩阵的形式每行一个数据，这样该列表就表示为一个1×3的矩阵，且数据类型是tensor类型，适用于后面的反向传播。

37.6�·2022-11-27 07:10

BatchNorm怎样解决训练和推理时batch size 不同的问题？

这样的话，就会导致训练和推理阶段得到不同的标准化，均值和方差时靠每一个mini-batch的统计得到的，因为推理时只有一个样本，在只有1个向量的数据组上进行标准化后，成了一个全0向

macan_dct·2022-11-26 07:54

CVPR 2018 | 旷视科技物体检测冠军论文——大型Mini-Batch检测器MegDet

全球计算机视觉顶会CVPR2018（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）将于6月18日至22日在美国盐湖城举行。作为大会钻石赞助商，旷视科技研究院也将在孙剑博士的带领下重磅出席此次盛会。而在盛会召开之前，旷视将针对CVPR2018收录论文集中进行系列解读。论文名称：MegDet:ALargeMini

fiersies·2022-11-26 07:12

别用大批量mini-batch训练神经网络，用局部SGD！

\\介绍\\随机梯度下降（SGD）由于其极高的效率，成为目前大多数机器学习应用中最常见的训练方法。在考虑计算效率时，mini-batchSGD同时计算多个随机梯度，似乎不符合计算效率的要求。但是mini-batchSGD可以在不同网络之间并行化，所以它是现代分布式深度学习应用的更好选择。有以下两个原因：（1）mini-batchSGD可以利用在GPU上的局部计算并行性；（2）降低参数更新频率有

weixin_34356138·2022-11-26 07:09

pytorch 深度学习实践第8讲加载数据集

前言：dataset——构造数据集，数据集应该支持索引操作；dataloader——为训练提供mini-batch数据1.基本概念理解mini-batch的定

会游泳的小雁·2022-11-26 05:38

MINIST手写数字数据集–神经网络（mini-batch）

1.1数据集介绍MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0～9，共10个阿拉伯数字。1.2思路介绍导入数据集对导入数据进行处理设计神经网路训练的同时调整超参数得到正确率较高的模型保存模型对测试集中数据进行预测并将结果保存到新文件1.3分析数据集并读入数据处理数据以.CSV形式存储在MNIST_dataset文件夹下，训练数据集共有42000个数据，测试

帅帅喵·2022-11-25 14:45

深度学习入门---《白话机器学习的数学》笔记

文章目录一、基础：回归的实现1、训练数据click.csv2、参考公式：3、代码实现：4、运行结果：5、验证：二、多项式回归1、参考公式2、代码实现3、运行结果三、随机梯度下降法的实现1、参考公式小批量（mini-batch

now_try_·2022-11-25 10:45

【深度学习】5 优化算法：mini-batch、Momentum、RMSprop、Adam、学习率衰减

1引言历经调试，我们已经建立了一个精确的信息汇总以及决策生成的组织架构，但是光精准还是不够的，要讲究效率。于是我们成立了不同的部门，将公司千千万的员工划归至不同的部门，对于某个时间，各个部门以其专业视角来看待问题。除此之外，还有什么能提高决策生成的效率的方法呢？迭代是一个高度依赖经验的过程，但是也存在一些手段提高迭代的效率。本文内容主要包括两个方面，一是mini−batchmini-batchmi

杨keEpsTrong-·2022-11-25 05:46

Matlab深度学习工具箱的使用

如果使用Mini-Batch的概念，可以将其分为若干个Batch，也就是分成若干个块，这里的训练集分为了270个Batch，每个Batch的大小不一样，第一个Batch为127，第二个为129，但有两个这样大小的

qq_1254664473·2022-11-25 04:53

Pytorch：几行代码轻松实现Warm up + Cosine Anneal LR

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。

我是大黄同学呀·2022-11-24 19:42

Mini-batch梯度下降法

文章目录其与传统batchgradientdescent的比较选择mini-batch的size在大数据时代，数据量很大，如果我们每次都进行基于整个训练集的batchgradientdescent也就是批梯度下降会使得计算时间变得很长所以我们研究出了一种新的算法

不爱写程序的程序猿·2022-11-24 12:20

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