Mini-batch

dropout和L1，L2正则化的理解笔记

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
qqliuzihan·2020-08-04 00:08

批梯度下降法(Batch Gradient Descent )，小批梯度下降 (Mini-Batch GD)，随机梯度下降 (Stochastic GD)

一、梯度下降法在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(GradientDescent,GD)。梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应
cs24k1993·2020-08-03 16:25

简述动量Momentum梯度下降

随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的数据分别是mini-batch和all。然而，在曾经我发表的博客中提到了下图的问题。可以看出在costfunction的图像并不
加勒比海鲜王·2020-07-31 16:17

Mini-Batch Gradient Descent

Mini-BatchGradientDescent1.WhatisMini-BatchGradientDescent?Mini-BatchGradientDescentisanalgorithmbetweentheBatchGradientDescentandStochasticGradientDescent.Concretly,thisusesome(notoneorall)examples(M
zhichengMLE·2020-07-30 23:45

Pytorch中的梯度下降及优化

在PyTorch中使用Mini-batch这种方法进行训练Mini-batch的梯度下降法对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要对整个训练集进行一次处理
Tiiktak·2020-07-29 11:13

各种优化算法及其优缺点？

可以一定程度上解决局部最优解的问题缺点：容易震荡，收敛速度较慢3）批量梯度下降BGM优点：容易陷入局部最优解缺点：收敛速度较快4）mini_batch梯度下降假设训练集中的样本的个数为1000，则每个mini-batch
Rnan-prince·2020-07-28 05:02

深度神经网络优化（二）- Optimization algorithms

第二篇关于优化算法，介绍mini-batch以及momentum,RMSprop和Adam等优化算法Mini-batchgradientdescent关于mini-batch，机器学习笔记最后一篇有所提及
mike112223·2020-07-28 03:05

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（二）：Mini-batch

我们研究了mini-batch对训练的影响，并使用更大的minibatch来减少
ronghuaiyang·2020-07-15 00:52

深度学习_深度学习基础知识_图像数据集不均衡问题的处理方法

如果直接把这41000张图片放在一起，然后用mini-batch的方法进行训练，就会出现数据不均衡的问题。比如每次迭代的样本数量为100个，那么平均下来每次样本中猫的数量通常只有1、2个。
CV-GANRocky·2020-07-14 05:00

吴恩达 deep-learning 优化算法

文章目录Mini-batch梯度下降法指数加权平均动量梯度下降法RMSpropAdam优化算法学习率衰减局部最优的问题Mini-batch梯度下降法当对整个训练集执行梯度下降法时，要处理整个数据集，然后才能进行一步梯度下降法
仰望星空1994·2020-07-13 16:18

随机梯度下降，随机的含义

（是否存在随机的问题，也就是数据是否会打乱喂给模型，我还不清楚）mini-batchgradientdescent=小批梯度下降，是指把训练数据分成很多了mini-batch（也就是很多个
csdn果冻柠檬·2020-07-13 07:20

深度学习之梯度下降算法(SGD,RMSProp,Adam)

优化遇到的问题1.1梯度消失1.2局部最优1.3参数初始化策略（复习）2.批梯度下降算法（BatchGradientDescent）3.Mini-BatchGradientDescent4.批梯度下降与Mini-Batch
沧海二阳·2020-07-12 10:13

optimizer.step()和scheduler.step()

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
于小勇·2020-07-12 10:35

【深度学习】关于Adam

SGDSGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化方法了。即：其中，是学习率，是梯度SGD完全依赖于当前batch的梯度，所以
littlemichelle·2020-07-12 07:58

几种梯度下降方法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）

几种梯度下降方法对比（Batchgradientdescent、Mini-batchgradientdescent和stochasticgradientdescent）我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-batchgradientdescent和stochasticgradientdescent），关于Batchgradientdesce
天泽28·2020-07-12 02:40

《Deep Learning from Scratch》·第一集：基本概念

★mini-batch学习：从全部数据中选出一部分，作为全部数据的“
Only柚·2020-07-10 22:24

MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector「CVPR 2018」

基于Megdet模型的目标检测框架论文|ALargeMini-BatchObjectDetector链接|https://arxiv.org/abs/1711.07240作者|ChaoPengTeteXiaoZemingLi相关阅读：https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/78954803http://www.sohu.com/a
女王の专属领地·2020-07-10 22:05

Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations

LichanHong,DerekZhiyuanCheng,LukaszHeldt,AditeeKumthekar,ZheZhao,LiWei,EdChiAbstract工业界目前训练双塔结构一般是通过随机mini-batch
ChristineC_·2020-07-10 21:01

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-batc
行走的笔记·2020-07-10 18:27

神经网络算法学习---mini-batch

Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有Batch_Size这个参数？Batch的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集（FullBatchLearning）的形式，这样做至少有2个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因
非文艺小燕儿_Vivien·2020-07-09 16:46

简述动量Momentum梯度下降

随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的数据分别是mini-batch和all。然而，在曾经我发表的博客中提到了下图的问题。可以看出在costfunction的图像并不
加勒比海鲜王·2020-07-09 03:24

吴恩达《深度学习-改善深层神经网络》3--超参数调试、正则化以及优化

1.系统组织超参调试Tuningprocess1）深度神经网络的超参有学习速率、层数、隐藏层单元数、mini-batch大小、学习速率衰减、β（优化算法）等。
寻梦梦飞扬·2020-07-08 19:41

优化算法(Optimization algorithms)

Mini-batchgradientdescent)batchgradientdescent:一次迭代同时处理整个traindataMini-batchgradientdescent:一次迭代处理单一的mini-batch
weixin_30315435·2020-07-08 13:41

Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-2-Optimization algorithms-优化算法与代码实现

1.优化算法1.1小批量梯度下降(Mini-batchGradientDescent)对于很大的训练集m，可以将训练集划分为T个mini-batch，分批量来学习，这样将第t个mini-batch的参数定义为
tu天马行空·2020-07-08 08:55

FTRL算法性能优化

原算法（Worker端）：1.对1个mini-batch,得到每个sample的非0特征值的feature-id，排序(ps-lite要求Key必须有序），去重2.以这组feature-id为Key,从
smartcat2010·2020-07-08 06:37

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-1) 卷积神经网络--编程作业

变量说明上标[l][l]表示神经网络的第几层上标(i)(i)表示第几个样本上标[i][i]表示第几个mini-batch下标ii表示向量的第几个维度nHnH,nWnW,nCnC分别代表图片的高，宽和通道数
haoyutiangang·2020-07-07 09:26

改善深层神经网络(吴恩达)_优化算法

本篇主要会谈到：mini-batch梯度下降、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam优化、学习率衰减mini-batch梯度下降：在前面学习向量化时，知道了可以将训练样本横向堆叠，形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵
北冥丶有鱼·2020-07-06 20:47

深度学习与计算机视觉(PB-09)-使用HDF5保存大数据集

然而，对于大规模数据集(比如ImageNet),我们需要创建数据生成器，每次只访问一小部分数据集（比如mini-batch），然后对batch数据进行预处理和前向传播。
Greeksilverfir·2020-07-06 05:40

DeepLearning.AI 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 Week2 1-5

DeepLearning.AI改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化Week21-5目录Mini-batch梯度下降指数加权平均以及偏差修正Mini-batch梯度下降Batch梯度下降vsMini-batch
scanf_yourname·2020-07-05 11:44

数据封装、优化器及LOSS画图

数据封装mini-batch参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/3-05-train-on-batch/importtorchimporttorch.utils.dataasDatatorch.manual_seed
深度小白呀·2020-07-04 00:35

flume+kafka+spark streaming日志流式处理系统搭建实验

不同于storm采用基于事件(event)级别的流处理，尽管sparksteaming以mini-batch方式的近似流处理的微型批处
江畔独步·2020-07-02 09:45

吴恩达深度学习系列课程随记——Course2Week2

1.Mini-batch梯度下降回顾梯度下降：每一轮都要处理全部样本，样本量太大的话，即使进行了向量化，运行也十分缓慢使用Mini-batch梯度下降：将X、Y分成t个小批（batch），分别执行梯度下降
Asteries·2020-07-01 08:16

花书+吴恩达深度学习（六）优化方法之 Mini-batch（SGD, MBGD, BGD）

Mini-batchgradientdescent（MBGD）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
zhq9695·2020-06-30 17:35

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
张雨石·2020-06-30 02:15

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万
xiaotao_1·2020-06-30 01:10

深度学习——优化算法

有哪些优化算法Mini-Batch梯度下降Momentum动量梯度下降法RMSpropAdam提升算法其中Adam提升算法是Momentum和RMSprop两种相结合的算法，接下来我们会依次介绍这四种算法
2014乘风破浪2014·2020-06-29 20:35

一文详解BN、LN、IN、GN四种正则化方式

一文详解BN、LN、IN、GN四种正则化方式前言批量归一化-BN(Batch-Normalization)mini-batch梯度下降法批量归一化（BatchNormalization）的基本动机与原理是什么
他们叫我一代大侠·2020-06-29 10:59

NLP中mask矩阵

一个例子是，在自然语言处理(NLP)中，句子的长度是不等长的，但因为我们经常将句子组成mini-batch用以训练，因此那些长度较短的句子都会在句尾进行填充0，也即padding的操作。
weixin_42774642·2020-06-29 06:48

吴恩达深度学习网课 通俗版笔记——（02.改善深层神经网络）第二周 优化算法

Mini-batch：将训练集分割成k个子集，在每个子集上进行梯度下降，这样每一次迭代都会进行k次梯度下降，
风中一匹狼v·2020-06-29 04:18

深度学习：梯度下降优化算法

文章目录1、梯度下降1.1、Batch梯度下降1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、Mini-batch梯度下降2、梯度下降优化算法2.1、Momentum2.2、Nesterov加速梯度2.3、Adagrad2.4
牛顿爱吃香蕉·2020-06-29 01:30

DL优化函数之mini-batch SGD

SGD随机梯度下降法对经典的梯度下降法有了极大速度的提升。但有一个问题就是由于过于自由导致训练的loss波动很大。那么如何可以兼顾经典GD的稳定下降同时又保有SGD的随机特性呢？于是小批量梯度下降法,mini-batchgradientdescent便被提了出来。其主要思想就是每次只拿总训练集的一小部分来训练，比如一共有5000个样本，每次拿100个样本来计算loss，更新参数。50次后完成整个样
shaquexlxfreedom·2020-06-28 23:37

Tensorflow实现各种学习率衰减

DeeplearningAIAndrewNgTensorflow1.2API学习率衰减(learningratedecay)加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learningratedecay)概括假设你要使用mini-batch
武科大许志伟·2020-06-27 07:21

深度学习入门：基于Python的理论与实现 第4章 神经网络的学习

return0.5*np.num((y-t)**2)#交叉熵误差defcross_entropy_error(y,t):delta=1e-7return-np.sum(t*np.log(y+delta))#mini-batch
每天净瞎搞·2020-06-27 02:43

[paper] Layer Normalization

BatchNormalization使用了这一思路，用mini-batch的均值和方差来规范化，这极大的减少了训练时间但是，BN的效果在很大程度上依赖于mini-batchsize的大小，并且不能应用到
四月晴·2020-06-26 12:31

机器学习数据挖掘岗位面试题总结（实时更新）

3.你项目用的分布式LR的是用什么优化方法，参数怎么调的，mini-batch的batch是多少？parameter-server原理，如何解决数据一致性？
AI算法修炼营·2020-06-26 10:32

batch_size对模型训练结果的影响

深度学习用mini-batch进行反向传播时，先将mini-batch中每个instance得到的loss平均化后再反向求梯度。
qxq_sunshine·2020-06-26 04:27

《一个图像复原实例入门深度学习&TensorFlow—第四篇》获取数据

看这里：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html根据上一篇的介绍，我们用于训练的数据应该是一个一个的mini-batch，
FeiWang_1995·2020-06-26 01:41

机器学习（二）梯度下降、归一化、交叉验证、模型评判

目录偏差和方差误差是偏差和方差而产生的，推导数学公式过拟合，欠拟合，分别对应bias和variance什么情况鞍点解决办法梯度下降Batch与Mini-Batch，SGD梯度下降的区别根据样本大小选择哪个梯度下降
兢飞·2020-06-25 18:43

pytorch中批量归一化BatchNorm1d和BatchNorm2d函数

classtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True)[source]对小批量(mini-batch)的2d
小白827·2020-06-25 01:01

Yolov4 mosaic 数据增强

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
popoffpopoff·2020-06-24 20:02
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