Mini-batch

深度学习Normalization技术简介

BN的思想，是把mini-batch输入的分布尽量保持一致，降低收敛难度，提升收敛速度。同时，当同一个样本处在不同mi
huang_nansen·2020-09-12 19:10

机器学习算法岗面经 | 优化方法总结对比：SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

A.StochasticGradientDescent随机梯度下降随机梯度下降,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。
Liangjun_Feng·2020-09-12 18:42

关于Normalization的一些学习

mini-batch就表示有一定的batchsize（>1）。实验发现当batchsize<8时神经网络的输出误差会显著增大。
塔塔的守护者·2020-09-12 18:05

机器学习常见优化方法（Optimizer）SGD，Momentum,Adagard,Adam原理

SGD为随机梯度下降每次迭代计算数据集的mini-batch的梯度，然后对参数进行更新。Momentum：“冲量”这个概念源自于物理中的力学，表示力对时间的积累效应。
weixin_45119066·2020-09-11 23:05

理解dropout

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。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。
张雨石·2020-09-10 17:56

Batch_size对于深度学习训练过程的影响？

对于每个epoch所需时间的解释：对于一个大小为N的训练集，如果每个epoch中mini-batch的采样方式采用最常规的(N个样本每个样本都采样一次)方式，设mini-batch大小为b，那么每个epoch
颠沛的小丸子·2020-09-10 11:09

深度学习笔记(2)：3.1 参数调试过程 | 3.2 使用适当的尺度选择参数 | 3.3 调参实践

，比如学习率，momentum参数，adam参数、和，神经网络层数(layers)，每层神经网络隐藏的神经元(hiddenunits)，如果使用learningratedecay，还会有其他参数，还有mini-batch
起个名字好难.JPG·2020-09-10 10:17

学习率衰减(Learning rate decay)

随时间慢慢减少学习率来加快学习算法在使用mini-batch梯度下降法时，mini-batch数量不大，大概64或者128个样本，在迭代过程中会有噪音（蓝色线），下降朝向最小值，但是不会精确地收敛，所以你的算法最后在附近摆动
bestrivern·2020-08-25 17:24

花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）

随机失活3.提前终止4.数据集增强5.参数共享如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）花书+吴恩达深度学习（六）优化方法之Mini-batch
zhq9695·2020-08-24 05:37

关于epoch和batch-size以及iteration

值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent,SGD）训练深
Arthur-Ji·2020-08-23 23:29

深度学习与神经网络-吴恩达（Part2Week2）-优化算法

一、Mini-batch梯度下降法前面介绍的向量化方法能够让我们高效的处理m个样本数据，模型输入的也就是m个样本按列堆叠而成的矩阵X，同样地，输入数据的标签也是m个样本标签按列堆叠而成的矩阵Y。
DataScientistGuo·2020-08-23 07:19

pytorch中的数据加载：Dataset与DataLoader

Dataset和DataLoader在深度学习中，往往需要经过大量的样本对网络参数进行训练，才能得到一个鲁棒性高的模型，而这么大量的样本，就需要通过mini-batch对图片进行迭代输入进网络进行训练，
qq_33160678·2020-08-22 11:40

论文阅读笔记（三十七）：MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector

]torecentMaskR-CNN[14]andRetinaNet[24],mainlycomefromnovelnetwork,newframework,orlossdesign.However,mini-batch
__Sunshine__·2020-08-22 03:03

【面试】AI算法工程师---面试题！（第二部分：AI部分）

（1）随机梯度下降SGD随机梯度下降SGD，每一轮用随机的一个样本数据集mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。（求梯度，
LidarXin·2020-08-22 01:44

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:52

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:52

mini-batch 版交叉熵误差的实现

https://blog.csdn.net/weixin_43114885/article/details/903789144.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现one-hot格式的监督数据defcross_entropy_error(y,t):ify.ndim==1:#一维数组要把第一维放到第二维，表示只有一条数据t=t.reshape(1,t.size)#reshape函数代两维的参
云和月·2020-08-20 05:02

pytorch —— Batch Normalization

1、BatchNormalization概念BatchNormalization：批标准化批：一批数据，通常为mini-batch标准化：0均值，1方差优点：可以用更大学习率，加速模型收敛；可以不用精心设计权值初始化
努力努力努力努力·2020-08-19 03:52

Pytorch中的BatchNorm

classtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True)对小批量(mini-batch)3d数据组成的4d输入进行批标准化
牛顿喜欢吃苹果·2020-08-19 01:00

过拟合与droupout

防止过拟合的方式dropout由于是随机丢弃神经元，所以每个mini-batch训练的网络都是不同的。
Lzj000lzj·2020-08-19 01:02

深度学习-批标准化（批归一化，Batch Normalization）

Google在ICML文中描述得非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做标准化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。
lijfrank·2020-08-19 01:30

李宏毅机器学习作业2

学习打卡内容：理解偏差和方差学习误差为什么是偏差和方差而产生的，并且推导数学公式过拟合，欠拟合，分别对应bias和variance什么情况学习鞍点，复习上次任务学习的全局最优和局部最优解决办法有哪些梯度下降学习Mini-Batch
winds_lyh·2020-08-19 00:31

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数，这些一阶导数的值就是模型中参数的微调值。另外，近年来二阶优化函数也开始慢慢被研究起来，二阶方法因为计算量的问题，现在还没有被广泛地使用。深度学习模型的优化是一个非凸函数优化问题，
雷恩Layne·2020-08-18 16:54

多种梯度下降变体的对比：Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent

文章目录一.批量梯度下降（Batchgradientdescent）二.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）三.小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent）四.梯度下降优化器一.批量梯度下降（Batchgradientdescent）批量梯度下降（Batchgradientdescent），是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数
66Kevin·2020-08-18 06:37

深度学习基础总结

深度学习基本技巧选择合适的损失函数平方损失交叉熵损失…小批量样本（mini-batch）首先打乱数据，然后选择合适的小批量样本，重复epoch次。
littlely_ll·2020-08-17 13:41

深度学习最全优化方法---来源于知乎

SGD:1、随机梯度下降最大的缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，因此可以带来优化波动(扰动)2、由于波动，因此会使得迭代次数（学习次数）增多，即收敛速度变慢Mini-batch:1、Mini-batch
weixin_30389003·2020-08-17 10:51

训练数据量中关于batch_size，iteration和epoch的概念

神经网络的学习也是从训练数据中选出一批数据（称为mini-batch，小批量），然后对每个mini-batch进行学习。比如，从60000个训练数据中随机选取100
stay_foolish12·2020-08-16 20:43

2020-8-5 吴恩达-改善深层NN-w2 优化算法(课后作业)

当输入是第八个mini-batch的第七个样本的时候，你会用哪种符号表示第三层的激活？a[8]{3}(7)a^{[8]\{3\}(7)}a[8]{3}(7)a[8]{7}(3)a^{
没人不认识我·2020-08-16 16:02

《大数据日知录》读书笔记-ch16机器学习：分布式算法

逻辑回归千次展示收益eCPM（EffectiveCostPerMille）eCPM=CTR*BidPrice优化算法训练数据使用：在线学习（onlinelearning）、批学习（batchlearning）、mini-batch
weixin_30361641·2020-08-16 09:09

深度学习笔记(2)：2.9 学习率衰减 | 2.10 局部最优问题

首先说一下为什么要衰减学习率，如下图所示：假设我们使用mini-batch梯度下降法，之前我们已经讲过它的一些特点，比如路径曲折不直接、有噪音(路径曲折不直接和有噪音是一回事)、在最优值附近波动不收敛。
起个名字好难.JPG·2020-08-16 06:46

TensorFlow 组合训练数据（batching）

通过这些操作我们可以得到自己的TFRecord文件，并从其中解析出单个的Image和Label作为训练数据提供给网络模型使用，而在实际的网络训练过程中，往往不是使用单个数据提供给模型训练，而是使用一个数据集（mini-batch
chaibubble·2020-08-16 06:10

SGD/Momentum/Nesterov

SGD,Momentum,Nesterov下面整理一下三个的原理和区别：SGDStochasticGradientDescentparam-=lr*gradientMomentum由于采用SGD时，使用mini-batch
XHPlus+·2020-08-13 23:12

深度神经网络——优化算法

该过程叫做Mini-batch梯度下降。设每个
v_road·2020-08-13 20:57

数据增强Mosaic

丰富检测物体的背景，且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据，使得mini-batch大小不需要很大，那么一个GPU就可以达到比较好的效果。实现思路1、每次读取四张图片。
有点方·2020-08-13 17:01

吴恩达深度学习笔记（五） —— 优化算法：Mini-Batch GD、Momentum、RMSprop、Adam、学习率衰减...

主要内容：一.Mini-BatchGradientdescent二.Momentum四.RMSprop五.Adam六.优化算法性能比较七.学习率衰减一.Mini-BatchGradientdescent1.一般地，有三种梯度下降算法：1）（Batch）GradientDescent，即我们平常所用的。它在每次求梯度的时候用上所有数据集，此种方式适合用在数据集规模不大的情况下。X=data_inpu
alince20008·2020-08-13 13:04

神经网络入门笔记（一）

##1.训练数据从训练数据中提取部分数据（叫做mini-batch）目的是->减小损失函数的值。
@作死星人·2020-08-13 11:38

庖丁解牛yolo_v4之mosaic

数据增强是参考CutMix数据增强，理论上类似，CutMix的理论可以参考这篇CutMix，但是mosaic利用了四张图片，据论文其优点是丰富检测物体的背景，且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据，使得mini-batch
Bruce_0712·2020-08-13 11:16

pytorch可视化的常用方法

pytorch可视化的常用方法1.保存为图片假设一个tensor的维度为[N,C,H,W],我们要把这个mini-batch格式的tensor保存到图片，那么可以这样：先作一些处理工作（一般是unnormalize
Liu Zhian·2020-08-12 12:29

2021秋招-面试高频-优化器算法

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笔记⭐详细推导-10个梯度下降优化算法+备忘单⭐图示-梯度下降的
LBJ_King2020·2020-08-12 10:08

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-10 15:44

福利网站！程序员面试——算法工程师面试大全第一部分

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,然后对参数进行跟新.Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中
满天星._·2020-08-09 23:39

神经网络学习的步骤（不是教你怎么学神经网络）

步骤1（mini-batch）（计算全部样本的损失函数值时间过长，且非必要，计算其中一部分数据的损失函数即可）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。
eowyn0406·2020-08-09 20:59

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

一.梯度下降梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法，计算loss的公式如下：有了lossfunction之后，我们立马通过这个loss求解出梯度，并将梯度用于参数theta的更新，如下所示：这样做之后，我们只需要遍历所有的样本，就可以得到一个最终的参数theta了，这个参数可能是全局最小值，也可能不是，因为很有可能走入了一个loss的局部最小值当中。二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geeksongs·2020-08-09 16:00

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

一.梯度下降梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法，计算loss的公式如下：有了lossfunction之后，我们立马通过这个loss求解出梯度，并将梯度用于参数theta的更新，如下所示：这样做之后，我们只需要遍历所有的样本，就可以得到一个最终的参数theta了，这个参数可能是全局最小值，也可能不是，因为很有可能走入了一个loss的局部最小值当中。二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geek Song·2020-08-09 16:00

深度学习PyTorch | 线性回归，softmax和分类模型，多层感知机

在每次迭代中，先随机均匀采样一个由固定数目训练数据样本所组成的小批量（mini-batch）BB，然后求小
大青呐·2020-08-08 00:39

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记 系列之二

目录梯度神经网络的梯度学习算法的实现步骤：mini-batch的实现（为了提高学习的效率！）
云不见·2020-08-06 16:29

Triplet Selection

样本选取的理想情况：aminimalnumberofexemplarsofanyoneidentityispresentineachmini-batch单个个体的全部样本必须存在于每个mini-batch
weixin_41589033·2020-08-06 13:10

进来分清楚iteration和batch-size和epoch吧！

注意：在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（Sto
晶晶呀晶晶·2020-08-06 12:11

Pytorch_第七篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降

首先介绍梯度下降法的主要思想，其次介绍批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降（mini-batch）的主要区别。以下均为个
沁泽·2020-08-05 11:00

深度学习总结六:VGG

网络训练使用带有动量的mini-batch梯度下降法，batch大小为256，动量
su_poplar·2020-08-05 10:29
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