Mini-batch

学习神经网络-mini-batch

1.numpy的切片X[m,n]，表示X的第m维中的第n段数据。也可以按切片写法：X[m:n,k:v]，第一维从m到n-1,第二维取从k到v-1X[:,n]，表示第一维的m全部取，第二维取第n段数据，如果是矩阵，就是取第n列。X[:,list],第二维按照list里面的数字索引取importnumpyasnpnp.random.seed(1)X=np.random.randn(5,3)print(
·2022-04-20 19:18

深度学习中的一些概念------epochs，batch，iterations，Mini-batch gradient descent, 前向传播，反向传播

1，epochs，batch，iterations1，epochs1个epoch等于使用全部训练数据训练一次，也可以说1个epoch是整个输入数据的单次向前和向后传递。epoch的值就是同样的一个全部训练数据集被重复用几次来训练，亦即应当完整遍历训练数据集多少次。2，batch把全部训练数据分为若干个批(batch），按批来更新参数(拿到一批样本点的error之后才去update参数)。既不是像B
king52113141314·2022-04-12 07:35

Inception V2——BN层

我们的方法的优势在于将标准化作为模型架构的一部分，并为每个训练mini-batch执行标准化。批量归一化允许我们使用更高的学习率并且对初始化不那么小心。
chairon·2022-03-31 19:14

【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-第二周优化算法编程

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化参考链接：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第二周作业Optimizationmethods目录〇、作业目标与环境配置一、梯度下降二、Mini-Batch
passer__jw767·2022-03-22 17:43

Pytorch实现：Batch Normalization：批标准化

文章目录优点【BN计算方式】【Pytorch实现BN】【Code】【nn.BatchNorm1d】【nn.BatchNorm2d】批：一批数据，通常为mini-batch标准化：0均值，1方差优点1、可以用更大学习率
☞源仔·2022-03-21 07:26

吴恩达深度学习第二课第二周作业及学习心得体会——minibatch、动量梯度下降、adam

Mini-batch梯度下降概念对m个训练样本，每次采用t（1
袁野_0073·2022-03-19 08:15

mmdetection中的数据增强方法（慢慢写， 会很长）

另一种选项是在送入机器学习之前，在小批量（mini-batch）上执行这些转换3.有哪些数据增强的方法？对于单样本：1）几何变换类翻转，旋转，裁剪，变形，
liuqiangaliuv·2022-03-18 05:06

用反向传播学习识别mnist手写数字（mini-batch版）

NN的学习，用了BP高效求梯度用了mini-batch一次处理一个batch的数据，加快计算#BP_Study.py#反向传播学习，mnist手写数字分类#2层网络importnumpyasnpimporttimefromdataset.mnistimportload_mnistfromTwoLayerNetimportTwoLayerNetimportmatplotlib.pyplotasplt
doubleslow;·2022-03-02 07:43

机器学习基础篇-Batch Normalization

BN算法过程如下：首先输入值是每一个mini-batch的值，这里用Z表示该layer的值:Z={x1,x2,..,xn}Z=\{x_1,x_2,..,x_n\}Z={x1,x2,..,xn}首先求出这个
AI干货中心·2022-02-28 07:07

吴恩达深度学习笔记(54)-测试时的 Batch Norm

测试时的BatchNorm（BatchNormattesttime）Batch归一化将你的数据以mini-batch的形式逐一处理，但在测试时，你可能需要对每个样本逐一处理，我们来看一下怎样调整你的网络来做到这一点
极客Array·2022-02-22 05:55

Pytorch学习笔记(10) 你要的Pytorch损失函数都在这儿了

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....loss.backward()#反向传播计算出来的结果默认已经对mini-batch
银色尘埃010·2022-02-20 23:27

NLP算法岗面试前的知识点总结

学习率为什么使用warm-up优化策略有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合，保持分布的平稳；有助于保持模型深层的稳定性（decay）热启动到最大learningrate之后为什么还要
鲜芋牛奶西米爱solo·2022-02-10 21:49

PVT，PVTv2

复现可能是坑的地方：https://hub.fastgit.org/whai362/PVT/issues/21作者论文里说，mini-batch=128，用了8个GPU这里mini-batch不等于batchsize
Vinteuil·2022-02-08 10:02

Adam算法学习笔记

吴恩达老师的Adam算法学习笔记，记录一下理解过程优化Mini-Batch梯度下降将训练集排序打乱，然后分割成固定大小的子集n个（最后一个除外），然后遍历子集使用梯度下降更新参数。
扎哈_·2021-11-29 18:11

Pytorch深度学习——处理多维度特征的输入（B站刘二大人P7学习笔记）

目录1模型的改变1.1采用Mini-Batch(Nsamples)的形式2代码的改变2.1构造一个多层的神经网络2.2代码的改变2.2.1数据集2.2.2定义多层次的神经网络函数2.2.3损失函数和优化器
学习CV的研一小白·2021-11-15 11:35

【机器学习】回归算法-精讲

回归算法回归算法线性回归和非线性回归：线性回归线性回归方程：损失函数：损失函数推理过程：公式转换：误差公式：转化为`θ`求解：似然函数求`θ`：对数似然：损失函数：梯度下降：批量梯度下降（BGD）：随机梯度下降（SGD）：`mini-batch
ZSYL·2021-11-13 20:11

“预习-上课-复习”：达摩院类人学习新范式探索

目前对话系统的各类研究工作，大多还是集中在模型结构的创新上，并按照传统的mini-batch方式进行有监督训练。然而，笔者所在团队
阿里云技术·2021-10-29 11:04

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。
·2021-09-08 18:30

论文笔记-Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

使用mini-batch近似估计损失函数对于参数的梯度，其估计的质量随着batchsize的增大而提
升不上三段的大鱼·2021-09-02 14:27

PyTorch 入门与实践（三）加载数据集（Dataset、DataLoader）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P8的学习笔记上一篇处理多维特征的输入的时候我们提到了Mini-Batch，也就是训练时，一个epoch只遍历NNN个samples（行），N≤总行数N\
Skr.B·2021-07-28 11:21

pytorch optimizer.step()和scheduler.step()

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。
HW_68b8·2021-07-25 18:33

epoch、batch、training step（iteration）的区别

值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch
诸葛村姑·2021-06-25 04:12

关于mini-batch

泛型模型泛型模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下在原本的Keras版本中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。可以看到，Sequential其实是G
猎人1987·2021-06-23 08:56

机器学习算法---LightGBM

本文为通过文末的学习内容学习后记录的部分学习摘要LightGBM的提出常用的机器学习算法，例如神经网络等算法，都可以以mini-batch（小批量数据）的方式训练，训练数据的大小不会受到内存限制。
Fgban·2021-06-21 08:55

吴恩达机器学习——大规模机器学习

一、大规模机器学习二、算法优化ps：诊断1、随机梯度下降1.1原理1.2优缺点1.3学习率与收敛性1.4在线学习2、Mini-Batch梯度下降2.1原理2.2优缺点三、MapReduce和数据并行化—
Youngy_·2021-06-07 13:10

batch Mini-batch

Mini-batch：在学习算法中，执行一次算法迭代步骤所用到的训练样本数据。通常是整个训练数据集的一小部分。iteration：执行一次算法迭代，称为一次iteration。
大学生产品笔记·2021-06-06 14:35

神经网络的训练

寻找最优的参数使用测试数据评价模型的实际能力仅用一个数据集去学习和评价参数,容易出现过拟合损失函数神经网络中以某个指标为线索寻找最优权重参数,所用的指标为损失函数均方误差:交叉熵误差:批数据的交叉熵误差:mini-batch
0xFFFFFG·2021-06-05 08:24

小批量梯度下降（Mini-Batch gradient descent）

小批量梯度下降（介于批量梯度下降和随机梯度下降之间）。b称为小批量大小，一次训练b个样本，然后一直下去。训练一次，就更新了一次参数值。小批量梯度下降利于向量化，计算速度有时候可以超过随机梯度下降。但是麻烦的是我们需要选择b的值，一般来说2-200都是可以的。
天际神游·2021-05-07 01:05

pytorch Mini-Batch

BatchGD）：计算速度快（运用GPU的并行能力），但是数据集大的话硬件受不了随机梯度下降（SGD）：它的随机性会克服鞍点的问题（遇到鞍点，梯度为0就走不动了）但是运行时间过长，没有办法运用GPU的并行能力Mini-Batch
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:52

李宏毅老师机器学习选择题解析

单选题(一)机器学习训练时，Mini-Batch的大小优选为2个的幂，如256或512。它背后的原因是什么？A.Mini-Batch为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快B.Mini-Batch设为
三岁学编程·2021-04-18 23:45

PyTorch深度学习实践 3.梯度下降算法--＞mini-batch stochastic gradient descent

分治法w1和w2假设横竖都是64横竖都分成4份，一共16份。第一次在这16份里，找出比较小的点，再来几轮，基本就OK了。从原来的16x16变成了16+16贪心法梯度下降法，局部最优，实际上，大家发现神经网络里并没有很多的局部最优点鞍点g=0，无法迭代了importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltxxl=0.01w=1.0#定义模型defforward(x)
qq斯国一·2021-01-19 17:34

dgl用户文档第六章

简介本章前三节将介绍不同场景下训练GNN模型的随机方法；后三节则是一些比较高级的话题,对于那些想要开发新的采样方法,新的GNN模块来适应Mini-batch训练的人来说是可以查阅的,后三节介绍了在Mini-batch
静静和大白·2020-12-29 20:42

深度学习小知识：epoch的含义

比如，对于10000笔训练数据，用大小为100笔数据的mini-batch进行学习时，重复随机梯度下降法100次，所有的训练数据就都被看过了。此时100次就是一个epoch。
evil心安·2020-12-20 17:51

深度神经网络DNN（五）——损失函数

文章目录损失函数的概念均方误差交叉熵误差mini-batch学习mini-batch版交叉熵误差损失函数的优点小结损失函数的概念神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态。
__EasonWang__·2020-09-20 21:11

吴恩达老师深度学习笔记第二课（第三周）

如何使用mpmentum或Adam的优化算法的参数，α，ββ1，β2，ε，#layers，#hiddenlimits，learningratedecay，你可能需要选择Mini-batch，结果证实，一些超参数比其他的更为重要
我爱编程皮肤好好·2020-09-17 03:30

吴恩达《深度学习》第二课第二周笔记

改善深层神经网络之优化算法一、mini-batch梯度下降法机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，需要大量的迭代，需要训练大量的模型，所以需要优化算法才能快速训练模型。
冲动老少年·2020-09-17 03:25

深度学习第二课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 第二周Ｍini_batch+优化算法 笔记和作业

Mini-batch当采用mini-batch时，costfunction持续减小，但是costfunction减小的并不完全平坦，因为每个batch可能带来不同的下降方向和大小。
Vico_Men·2020-09-17 02:59

梯度下降：mini-batch和batch的区别

参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_39502247/article/details/80032487深度学习的优化算法，有两种参数更新的方式：1.Batchgradientdescent批梯度下降。遍历所有的数据集算一次损失，然后算函数对每个参数的梯度，更新梯度。这种方法要将数据集里的所有的样本都算一遍，计算量非常大，计算速度慢。2.Stochasticgradi
木子若鱼·2020-09-17 02:02

2.2.3 动量梯度下降法

如图所示，图中蓝色的代表batch或者mini-batch的梯度下降法，很可能这种梯度下降法的逼近就是以这种形式来逼近的。这种上下波动减慢了梯度下降法的更新速度。使你无法用更大的学习率。
Einstellung·2020-09-17 02:43

3-7 测试时的 Batch Norm

测试时的BatchNorm（BatchNormattesttime）Batch归一化将你的数据以mini-batch的形式逐一处理，但在测试时，你可能需要对每个样本逐一处理：$u=\frac{1}{m}
diyudong4681·2020-09-17 02:44

吴恩达深度学习笔记(54)-测试时的 Batch Norm

测试时的BatchNorm（BatchNormattesttime）Batch归一化将你的数据以mini-batch的形式逐一处理，但在测试时，你可能需要对每个样本逐一处理，我们来看一下怎样调整你的网络来做到这一点
极客Array·2020-09-17 02:38

deeplearning.ai 改善深度神经网络(正则化、优化、mini-batch等)附代码作业答案

一、初始化1.为什么神经网络的所有参数不能全部初始化为0>?若w初始化为0,很可能导致模型失效,无法收敛。也就是说如果我们初始将所有的w初始化为0,那么进行前向传播时每一层得到的值都是一样,这样一来当我们使用反向传播时,传回的梯度也是一样的,这就导致了我们更新参数后w还是一样的,这就使得我们的NN不能各自学习到很好的特征了。可以看这里2.XavierInitializationXavierInit
Marcus-Bao·2020-09-17 02:38

理解mini-batch梯度下降法对loss的影响

核心思想：batchsize太大->loss很快平稳，batchsize太小->loss会震荡（需要理解mini-batch）根据吴恩达深度学习笔记中的内容总结mini-batch梯度下降法的作用和原理
wujieer96·2020-09-14 23:29

Mini-batch随机梯度下降

Mini-batch随机梯度下降：Mini-batch随机梯度下降法是介于批量梯度下降法和随机梯度下降法之间的方法。
会飞的猩猩。·2020-09-14 21:34

mini-batch的TripleLoss实现(Pytorch)

以前都是直接调用别人的，但是详细实现没有了解过，今天自己实现一把。简单来说，找出batch中每个anchor对应的最大正样本postive和最小负样本nagetive，然后距离max(a-p)和min(a-n)做差即可。classTripleLoss(nn.Module):def__init__(self,margin=0.3):super(TripleLoss,self).__init__()s
dc90000·2020-09-14 17:28

训练神经网络中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

*注：上表中Mini-Batch的Batch个数为N/B+1是针对未整除的情况。整除则是N/B。3.示例CIFAR10数据集有50000张训练图片，10000张测试图片。
Arvid Y·2020-09-14 05:13

深度学习剖根问底: Adam优化算法理解

Momentum是为了对冲mini-batch带来的抖动。RMSprop是为了对hyper-parameter进行归一，均方根反向传播(RMSProp)。
BigCowPeking·2020-09-13 17:59

pytorch使用记录

model.eval参数量计算1.dataset,dataloaderdataset是准备pairedinput&output，长度不需要准备到一致dataset封装到dataloader中，准备的是mini-batch
林林宋·2020-09-13 12:03

深度学习最优化（四）—— 动量法/Nesterov/Adagrad/Adadelta/RMSprop/Adam/Nadam

1.SGD现在的SGD一般都指小批量梯度下降，即每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新。其中是模型参数，是模型目标函数，是目标函数的梯度，是学习率。
manmanxiaowugun·2020-09-13 12:07

【吴恩达机器学习】章节18 大规模机器学习

目录:+学习大数据集+随机梯度下降+Mini-Batch梯度下降+随机梯度下降收敛+在线学习+减少映射与数据并行一·学习大数据集二·随机梯度下降三·Mini-Batch梯度下降四·随机梯度下降收敛五·在线学习六
つき·2020-09-12 19:37
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