Mini-batch 第5页

深度学习算法的实现-梯度下降

#数值微分#学习率这样的参数-超参数-人工参数#学习算法的实现#【随机梯度下降】#1.mini-batch#从数据中随机选择一部分数据进行训练，目标是减少mini-batch的最小损失函数值#2.计算梯度

卢延吉·2022-11-24 12:34

pytorch中BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d

1.nn.BatchNorm1d(num_features)1.对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(BatchNormalization)操作2.num_features：来自期望输入的特征数

勇敢铁铁·2022-11-24 10:36

Pytorch深度学习笔记（03）--Numpy

获取元素1、指定索引标签2、random.choice函数可以从指定的样本中进行随机抽取数据三、NumPy的算术运算1、对应元素相乘2、点积运算四、数组变形1、更改数组的形状2、合并数组五、批量处理（mini-batch

呆呆酱～^_^·2022-11-24 09:00

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（六）：改进梯度下降算法（mini-batch, Momentum, Adam)

学习提示一直以来，我们都用梯度下降法作为神经网络的优化算法。但是，这个优化算法还有很多的改进空间。这周，我们将学习一些更高级的优化技术，希望能够从各个方面改进普通的梯度下降算法。我们要学习的改进技术有三大项：分批梯度下降、高级更新方法、学习率衰减。这三项是平行的，可以同时使用。分批梯度下降是从数据集的角度改进梯度下降。我们没必要等遍历完了整个数据集后再进行参数更新，而是可以遍历完一小批数据后就进行

大局观选手周弈帆·2022-11-23 13:46

三种梯度下降法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）

梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降(stochasticgradientdescent)、批量梯度下降(Batchgradientdescent)和mini-batch

StephenBarrnet·2022-11-23 13:34

pytorch LayerNorm说明

对一个mini-batch的input做归一化计算x指一个batch的input，如下图，图中，N表示batch数，(C,H,W)本来应该是3维，现把(H,W)二维图像拉成一条，一共C个channel,

蓝羽飞鸟·2022-11-23 05:44

batch & print pro_图卷积网络(GCN) Mini-Batch技巧

我们会使用mini-batch而不是全图来进行计算。下面将介绍三种目前常见的Batch技巧，分别来自GraphSage和ScalableGCN。

weixin_39957265·2022-11-22 11:26

深度学习基础--神经网络（3）神经网络的学习，损失函数初识

文章目录神经网络的学习从数据中学习数据区分损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习损失函数更新的思路本文为学习笔记整理参考书籍：《深度学习入门:基于Python的理论与实现》/(日)斋藤康毅著

兔子骑士叫旺仔·2022-11-22 10:36

训练深度神经网络的常用方法和技巧

训练深度神经网络的常用方法和技巧背景知识要求摘要正文1.方法和技巧2.神经网络模型的一般形式3.方法和技巧的单独说明SGD（Stochasticgradientdescent）Mini-batch（解决第一个缺点

拾贝的孩子·2022-11-21 10:08

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

错错莫·2022-11-21 08:03

【优化算法】——神经网络与深度学习

目录一、梯度下降二、随机梯度下降三、小批量梯度下降法（mini-batch）四、包含动量的梯度下降（Momentum）五、自适应梯度（AdaGrad）与RMSProp六、Adam算法一、梯度下降在机器学习中

Joker_咖啡逗·2022-11-21 04:20

【推荐算法论文阅读】Recurrent Neural Networks with Top-k Gains for Session-based Recommendations

GRU4Rec引入了基于mini-batch的采样。对于mini-bat

CC‘s World·2022-11-20 23:34

cs231n-梯度下降及在线性分类器的应用

梯度下降法梯度下降法数值梯度分析梯度svmlossSoftmaxloss梯度检验mini-batch梯度下降如果学过最优化,那么就知道梯度下降法是最简单的一种函数求极小的方法,也成为最速下降法,过程如下

zhixuhao·2022-11-20 15:33

correct-softmax:谷歌youtube召回修正样本采样双塔模型

但在从mini-batch内采样，会有采样偏差，导致模型效果不好。本篇

rosefunR·2022-11-20 13:21

技术面常见问题（持续更新）

一、数学基础：1、微积分1、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,然后对参数进行更新。

Shinnosuck·2022-11-20 06:10

吴恩达深度学习笔记整理（五）

目录优化算法Mini-batch梯度下降理解mini-batch梯度下降法怎么选择适合的batchsize？

梦想的小鱼·2022-11-19 18:32

pytorch中的dataset和DataLoader创建数据集进行训练

所以在这里引入mini-batch，综合二者的优点，得到折衷的结果。batch_s

Unstoppable~~~·2022-11-19 18:09

【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader

PyTorch】深度学习实践之加载数据集DatasetandDataloader、【PytorchLearning】构建自己的数据集、深度学习之MiniBatch、PyTorch深度学习实践第八讲---Mini-batch

小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 17:02

PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程

Mini-Batch1.总述DataSet是针对单个样本而言的，如何从磁盘中将数据映射为X和Y的形式，即提取到数据特征部分和标签部分DataLoder是针对多个样本而言的，获取单个样本之后，可以组合成Mini-Batch

hxh207·2022-11-19 11:04

《深度学习进阶自然语言处理》第五章：RNN通俗介绍

5.2RNN5.2.1循环神经网络5.2.2展开循环5.2.3BackpropagationThroughTime5.2.4TruncatedBPTT5.2.5TruncatedBPTT的mini-batch

【文言】·2022-11-19 04:17

吴恩达深度学习笔记（五）——优化算法

一、mini_batch梯度下降法如果使用batch梯度下降法，mini-batch的大小为m，每个迭代需要处理大量的训练样本，弊端在于巡林样本巨大的时候，单次迭代耗时过长。

子非鱼icon·2022-11-12 17:41

吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-9-mini-batch梯度下降法

mini-batch梯度下降法mini-batch梯度下降法的介绍但是当m是一个很大的数（比如500W），在对整个训练集执行梯度下降算法的时候，我们必须处理整个数据集，才能进行下一步梯度下降算法。

Harry嗷·2022-11-12 17:37

吴恩达深度学习笔记(39)-更进一步理解mini-batch梯度下降法

理解mini-batch梯度下降法（Understandingmini-batchgradientdescent）在上一个笔记中，你知道了如何利用mini-batch梯度下降法来开始处理训练集和开始梯度下降

极客Array·2022-11-12 17:01

吴恩达深度学习笔记-优化算法(第5课)

优化算法一、Mini-batch梯度下降算法二、理解mini-batch梯度下降法三、指数加权平均四、理解指数加权平均五、指数加权平均值的偏正修差六、动量梯度下降法(gradientwithmomentum

快乐活在当下·2022-11-12 17:30

一文极速理解深度学习

损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch梯度法神经网络学习全貌!小总结误差反向传播法链式法则（chainrule）！

全栈O-Jay·2022-11-05 22:11

使用 Flink Hudi 构建流式数据湖

本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。

阿里云技术·2022-11-01 13:12

菜菜的深度学习笔记 | 基于Python的理论与实现（六）—＞简单两层网络的实现

系列索引：菜菜的深度学习笔记|基于Python的理论与实现文章目录一、学习算法的实现（1）神经网络的学习步骤（2）神经网络的类（3）mini-batch的实现（4）基于测试数据的评价一、学习算法的实现（

猿知·2022-10-23 18:55

机器学习算法 02 —— 线性回归算法(正规方程、梯度下降、模型保存)

优化算法正规方程梯度下降梯度下降生动解释梯度的概念梯度下降公式小结5梯度下降方法介绍（了解即可）5.1详解梯度下降算法相关概念复习梯度下降法的推导5.2梯度下降法家族全梯度下降算法（FG）随机梯度下降算法(SG)⼩批量梯度下降算法(Mini-Batch

来一碗锅巴洋芋·2022-10-23 07:21

刘二大人 PyTorch深度学习实践笔记 P8 加载数据集

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P8加载数据集P8加载数据集1、mini-batch产生的原因2、DataLoader工作过程3、代码实现4、练习5、作业I解决注册Kaggle无人机验证问题II使用

小白*进阶ing·2022-10-12 07:57

【DL学习笔记12】《深度学习进阶——自然语言处理》—— ch05: RNN

2.RNN循环的神经网络展开循环BackpropagationThroughTimeTruncatedBPTTTruncatedBPTT的mini-batch学习3.RNN的实现RNN层的实现TimeRNN

yierrrr·2022-10-08 07:37

MoCo中的InfoNCE

结构如下图，论文中代理任务是instancediscrimination（个体判别），先将一个样本x分成两部分，分别为x11和x12，然后随机取mini-batch的样本x2、x3、…。

山上的小酒馆·2022-09-28 10:10

【论文笔记_自蒸馏_知识蒸馏_2022】Self-Distillation from the Last Mini-Batch for Consistency Regularization

摘要知识提炼（KD）作为一种强大的正则化策略，通过利用学到的样本级软目标来提高泛化能力，显示了光明的前景。然而，在现有的KD中采用复杂的预训练教师网络或同伴学生的集合，既耗时又耗费计算成本。为了实现更高的蒸馏效率，人们提出了许多自我KD方法。然而，它们要么需要额外的网络结构修改，要么难以并行化。为了应对这些挑战，我们提出了一个高效、可靠的自蒸馏框架，命名为“来自上一次小批量的自蒸馏”（DLB）。具

乱搭巴士·2022-09-25 01:57

04强化学习——Actor-Critic(AC)进阶篇（minibatch-MC-AC）

一、问题描述上一篇文中讲到了AC的基本框架和问题，在TD-AC的实验结果可以看出很不稳定，下面做出两点改变1、使用MC方法来计算置换上述作为评估器，值函数计算采用从前状态开始进行折扣累加方式：2、采用mini-batch

风雨潇潇一书生·2022-09-23 07:57

《PyTorch深度学习实践》学习笔记：加载数据集

文章目录前言一、Mini-batch基础概念二、DataLoader使用三、模型准备、损失函数、优化器四、完整代码五、Pytorch内置数据集六、课后练习1.准备数据集2.定义模型3.优化器和损失函数4

lizhuangabby·2022-09-17 09:05

《深度学习进阶：自然语言处理》读书笔记：第3章 word2vec

3.1.1基于计数的方法的问题基于推理的方法使用神经网络，通常在mini-batch数据上进行学习。这意味着神经网络一次只需要看一部分学习数据，并反复更

feiwen110·2022-08-24 09:28

【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07）

正向传播与反向传播(BP)随机梯度下降法(SGD)mini-batch梯度下降调节Batch_Size对训

王小王-123·2022-08-23 15:09

机器学习笔记：学习率预热 warmup

1学习率预热介绍在mini-batch梯度下降方法中，如果batch比较大的话，通常需要比较大的学习率但在一开始的训练中，由于参数是随机初始化的，所以此时的梯度往往也很大如果此时学习率也很大的话，训练将变得很不稳定

UQI-LIUWJ·2022-08-15 07:55

【机器学习算法】神经网络与深度学习-7 DNN深度学习算法模型出现学习效果不好的情况，如何补救，对策如下，建议收藏。

目录深度学习效果不好的对策训练数据效果不好的情况，采用什么对策方法1：properloss方法2：Mini-Batch方法3：采用newactivationfunction方法4：AdaptiveLearningRate

晴天qt01·2022-07-28 07:35

五、深度学习优化算法

文章目录1、mini-batch梯度下降2、指数加权平均-ExponentialWeightedaverages2.1指数加权平均的偏差修正3、动量梯度下降-gradientwithmomentum4、

Dragon Fly·2022-07-19 07:49

梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)

一个简单的线性回归模型，有两种不同的训练方法来得到模型的最优解:直接使用封闭方程进行求根运算，得到模型在当前训练集上的最优参数(即在训练集上使损失函数达到最小值的模型参数)。使用迭代优化方法:梯度下降(GD)，在训练集上，它可以逐渐调整模型参数以获得最小的损失函数，最终，参数会收敛到和第一种方法相同的的值。梯度下降的变体形式:批量梯度下降(BatchGD)、小批量梯度下降(Mini-batchGD

Sany 何灿·2022-07-14 07:48

Cross-Iteration Batch Normalization

Cross-IterationBatchNormalization批量归一化的一个众所周知的问题是，在mini-batch的情况下，它的有效性大大降低。

weixin_37958272·2022-06-27 23:51

吴恩达深度学习课程第二章第二周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.使用的数据2.mini-batch处理数据集3.mini-batch梯度下降法4.momentum梯度下降方法5.Adam优化算法6.主控模型7.测试结果7.1未使用mini-batch

麻衣带我去上学·2022-06-25 20:38

YOLOv5的Tricks | 【Trick8】图片采样策略——按数据集各类别权重采样

1.图片采样策略想法图片采样策略想法在我们训练数据集的时候，一般是对数据集随机采样几张图像然后构建成一个mini-batch来批量输入网络处理。

Clichong·2022-06-14 17:31

[深度学习] 超参数优化

一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。

熊熊的小心心·2022-06-12 12:24

视频训练效率太低？Multigrid 加速算法了解一下

在3DCNN视频模型中，每一个mini-batch的输入shape为Batch_sizexT(采样帧数)xH(高度）xW（宽度），通常在训练中Batch_size，T，H，W的值都是固定的。

OpenMMLab·2022-06-09 07:26

Pytorch深度学习——加载数据集（b站刘二大人）P8讲加载数据集

1.DatasetandDataLoader(加载数据的两个工具类)dataset：构造数据集（数据集应该支持索引，能够用下标操作快速把数据拿出来）dataloader:主要目标用来拿出一个mini-batch

努力学习的朱朱·2022-06-07 07:26

神经网络中warmup为什么有效？

首先warmup主要解决的问题或者说是作用：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度的稳定性从训练的效果可以体现为：一开始loss比较大，不容易收敛

W_Yeee·2022-05-19 07:01

[机器学习导论]——第三课——神经网络Ⅱ

文章目录第三课——神经网络Ⅱ反向传播的一般情形反向传播方程反向传播算法神经网络模型参数求解步骤mini-batch方程证明BP1的证明BP2的证明BP3的证明BP4的证明神经网络模型改进改进损失函数：对数似然示例反向传播方程权重初始化减少过拟合

雨落俊泉·2022-05-10 08:10

浅谈神经网络

浅谈神经网络神经网络基础入门知识神经网络简介多层神经网络相比逻辑回归的优势线性可分数据线性不可分数据神经网络算法原理实例——二层神经网络的构建流程神经网络算法学习中遇到的疑惑改善深层神经网络L2正则化Droupout正则化Momentum动量梯度下降法RMSpropAdam正则化输入BatchNorm批归一化（以mini-batch

吾即小灾变·2022-05-07 07:14

Pytorch实现线性回归模型

利用Pytorch实现线性回归模型主要步骤为：（1）定义数据集，这里需要注意在Pytorch中使用的是mini-batch那么因此数据集是矩阵形式（2）自定义模型类，在定义模型类的时候需要继承自torch.nn.Module

CH339·2022-04-21 07:40

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