Mini-batch

优化算法总结

梯度下降算法(GradientDescent)梯度下降法可以参考我另一篇文章机器学习-线性回归里的讲解,这里就不在重复叙述.这里需要强调一下,深度学习里常用的SGD,翻译过来是随机梯度下降,但是实质是mini-batch
hiyoung·2020-06-24 10:00

《深度学习工程师-吴恩达》02改善深层神经网络--优化算法 学习总结

《深度学习工程师-吴恩达》02改善深层神经网络--优化算法学习总结1.重点归纳1）Mini-batch梯度下降法（1）把训练集划分为多个子集，每个子集为一个mini-batch，使用每个mini-batch
J-JunLiang·2020-06-23 22:21

吴恩达深度学习——优化算法

1、mini-batch梯度下降法：mini-batchsize=m，就是我们平常用的梯度下降，即batch梯度下降mini-batchsize=1，则为随机梯度下降：每次迭代，只对一个样本进行梯度下降
One__Coder·2020-06-23 10:15

吴恩达深度学习笔记(38)-优化算法(Optimization algorithms)

Mini-batch梯度下降（Mini-batchgradientdescent）本周将学习优化算法，这能让你的神经网络运行得更快。
极客Array·2020-06-23 05:48

算法岗常见面试题

3.批梯度下降、随机梯度下降和mini-batch梯度下降的区别？4.CNN里有哪些常见的梯度下降方法？5.池化层是怎样进行反向传播的？6.深度学习不适合哪些应用场景？
csdn_jiayu·2020-06-23 00:41

吴恩达深度学习笔记——优化算法

2.2理解mini-batch梯度下降法（Understandi
SCS199411·2020-06-22 04:13

Course 2 改善深层神经网络 Week 2 mini-batch梯度下降法、momentum梯度下降和Adam优化算法

优化算法到目前为止，我们始终都是在使用梯度下降法学习，本文中，我们将使用一些更加高级的优化算法，利用这些优化算法，通常可以提高我们算法的收敛速度，并在最终得到更好的分离结果。这些方法可以加快学习速度，甚至可以为成本函数提供更好的最终值，在相同的结果下，有一个好的优化算法可以是等待几天和几个小时之间的差异。  我们想象一下成本函数JJJ，最小化损失函数就像找到丘陵的最低点，在训练的每一步中，都会按照
Reanon·2020-06-22 04:43

吴恩达深度学习笔记(38)-优化算法(Optimization algorithms)

Mini-batch梯度下降（Mini-batchgradientdescent）本周将学习优化算法，这能让你的神经网络运行得更快。
极客Array·2020-06-21 21:56

PYTHON深度学习---二层神经网络梯度下降法

二层神经网络神经网络存在合适的权重和偏置，调整权重和偏置以拟合训练数据的过程称为“学习”目标件是减少mini-batch的损失函数值()classTwoLayerNet:def__init__(self
CCCCCCCCCCCC_·2020-06-21 17:04

吴恩达深度学习——提高算法运行效率

文章目录引言Mini-batch梯度下降算法理解小批量梯度下降法指数加权平均理解指数加权平均指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法RMSpropAdam优化算法学习率衰减局部最优的问题参考引言本文是吴恩达深度学习第二课
愤怒的可乐·2020-06-21 15:16

吴恩达老师深度学习视频课笔记：优化算法

mini-batch梯度下降法：把训练集分割(split)为小一点的子训练集，这些子集被叫做mini-batch。
fengbingchun·2020-06-21 01:59

【深度学习】梯度下降优化算法

https://www.jiqizhixin.com/articles/2016-11-21-4batch批训练—不同的更新梯度的方式batch梯度下降分为三种:batch梯度下降、随机化batch梯度下降、mini-batch
1273545169·2020-06-20 23:50

2018-11-22 keras（牛角） 深度学习框架 ai开源学习工具

1.2update的方式pk，minibatchvsstochasticgradientdescent1.2.1minibatchbatch：example被分为mini-batch的大小，每一个mini-batch
昊昊先生·2020-06-20 23:48

epoch、batch、batch size和mini-batch的区别

epoch、batch、batchsize和mini-batch的区别epoch、batch、batchsize和mini-batch都是深度学习中常见的名词，初学时经常混淆，在此整理。
稚与·2020-06-01 17:01

Pytorch基础篇二

用户定义的类包含__init__()和forward()__init__()函数中定义卷积层、全连接层等，forward()函数中定义relu、池化等操作torch.nn仅支持mini-batch,维度的含义是
奈何如此·2020-04-13 22:18

使用dropout来避免过拟合吧！

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
文哥的学习日记·2020-04-12 00:14

常见概念整理

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。详细讲解：http://bl
RJzz·2020-04-10 13:47

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·2020-04-07 02:21

【NLP面试QA】基本策略

为什么说模型参数越小，模型越简单正则化Regularization正则化方法正则化如何解决过拟合的如何在代码中加入正则化关于梯度下降Batch/Mini-Batch/SGD梯度下降增大batchsize
西多士NLP·2020-04-03 22:00

详解聚类算法Kmeans的两大优化——mini-batch和Kmeans++

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第13篇文章，我们来看下Kmeans算法的优化。在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据，一旦数据量过大，由于计算复杂度过大迭代的次数过多，会导致收敛速度非常慢。想想看，如果我们是在面试当中遇到的这个问题，我们
TechFlow2019·2020-03-25 08:00

Batch-Normalization深入解析

InternalCovariateShift问题，并在一定程度上缓解了梯度消失，加速了模型收敛；并且BN使得网络对参数、激活函数更加具有鲁棒性，降低了神经网络模型训练和调参的复杂度；最后BN训练过程中由于使用mini-batch
ZeroZone零域·2020-03-23 21:56

《机器学习技法》学习笔记13——深度学习

深度神经网络浅层神经网络深层神经网络更加有效的训练难以训练更简单的结构选择复杂的结构选择更具有理论依据，但可能难以提取特征更加武断的依据，简化特征提取适合多项式组合比较明确的情况下适合多项式组合复杂未知的情况下深度学习面临的挑战迎接该挑战的相关技术难以训练mini-batch
小爷Souljoy·2020-03-23 10:05

改善深层神经网络-第三周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

Andrew的建议是按照以下的优先级：α:永恒重要，是训练中重点调整的对象之一隐藏单元的数量、mini-batch的容量大小，如果采用动量梯度，那么β也是可以考虑的参数（一般取0.9）层数、学习率下降相关参数
拓季·2020-03-22 08:31

Stochastic Gradient Descent vs Batch Gradient Descent vs Mini-batch Gradient Descent

梯度下降是最小化风险函数/损失函数的一种经典常见的方法，下面总结下三种梯度下降算法异同。1、批量梯度下降算法（Batchgradientdescent）以线性回归为例，损失函数为BGD算法核心思想为每次迭代用所有的训练样本来更新Theta，这对于训练样本数m很大的情况是很耗时的。BGD算法表示为或者表示为其中X(m*n)为训练样本矩阵，α为学习速率，m为样本数，y(m*1)为样本结果标签向量，Th
入海遥·2020-03-21 21:50

深层神经网络（三）神经网络的优化

梯度下降、随机梯度下降、mini-batch众所周知，梯度下降算法进行一轮参数的更新需要遍历一遍训练集。显然，这是很费时的。
什么时候能像你们一样优秀·2020-03-20 16:08

【课程笔记】2.2 优化算法

Mini-batch梯度下降法优势在训练巨大的数据集的时候都会用到的一个技巧，比普通的梯度下降法（又称为Batch梯度下降法）运行更
章光辉_数据分析师·2020-03-14 03:04

2018-06-29-tensorflow-queue－队列理解

但是在本文中仅仅介绍一下使用队列进行并行的输入的方法．不过需要首先记住一点，使用队列的方法进行输入的本质是从队列取数据和加数据的过程是并行的，并且加数据的过程是可以采用多线程的．本文不同于其他的教程，将会以使用queue实现mini-batch
王难难难·2020-03-07 22:45

【动手学深度学习】Task04

机器翻译数据预处理将数据集清洗、转化为神经网络的输入mini-batch。去除一些在标准字符集以外的特殊字符；把大写转换成小写；如果单词后紧跟标点符号，则在它们之间加一个空格。
逍遥客小老虎·2020-02-23 00:00

神经网络超参数选择

学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。1.2极端值的影响如果学习率很低，训练会变得更加可靠，但是优化会耗费较长的时间，因为朝向损失函数最小值的每个步长很小。
大脸猫猫脸大·2020-02-21 03:52

改善深层神经网络-第二周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

样本的小批量Mini-Batch计算尽管通过向量化输入可以使得算法计算的速度大幅提升，但如果输入样本量非常大的情况下依然会拖慢算法迭代的速度。
拓季·2020-02-20 19:30

《深度学习Ng》课程学习笔记02week2——优化算法

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/780660822.1Mini-batch梯度下降法2.2理解mini-batch梯度下降法2.3指数加权平均对温度做指数加权平均曲线
小爷Souljoy·2020-02-16 14:13

《深度学习：基于python理论与实现》读后笔记整理

实现方法和步骤：该方法称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），由于取样，利用mini-batch，在训练数据中取样，数量过多，可以采用批量化随机抽取，其中以下使用的方法有平均化
Alexin_lza·2020-02-15 00:49

2.14第一次课

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
f7a6b9b7df75·2020-02-14 21:57

How does mini-batch size affect the performance of SGD?

一、概述  本文记录了自己探究batchSize,lr以及Performance之间关系这一问题时做的笔记，组织比较无序。第二、三部分为当时的问题和解答。第四部分为两篇论文的笔记。最后一部分给出了探究结果的其实——训练神经网络时和batchSize以及lr相关的trick。  顺便说下，本文一些重要的参考文献是Quora,reddit等国外高质量论坛的帖子。如果你需要访问，务必小心，因为有一定几率
吃远·2020-02-10 04:00

神经网络中的Dropout

对于梯度下降而言，在训练过程中是随机丢弃神经网络单元，所以每l轮次中每一个mini-batch都在训练不同的网络。
哎吆喂轩·2020-02-01 19:54

Mini-batch Stochastic Gradient Descent

实现源自neuralnetworksanddeeplearning第二章，详情请参考本书。实现一个基于SGD学习算法的神经网络，使用BP算法计算梯度。Network类定义classNetwork():初始化方法def__init__(self,sizes):"""Thelist``sizes``containsthenumberofneuronsintherespectivelayersofthe
朱小虎XiaohuZhu·2020-01-06 00:36

Momentum，RMSprop，Adam算法

1Mini-batch梯度下降Mini-batch梯度下降迭代过程Mini-batch解决了批量梯度下降单次迭代样本多，速度慢的问题，也解决了随机梯度下降不稳定的问题，能够相对更快更好地收敛。
冯凯onmyway·2020-01-04 16:04

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

本文知识点：什么是mini-batch梯度下降mini-batch梯度下降具体算法为什么需要mini-batch梯度下降batch，stochastic，minibatch梯度下降的比较如何选择minibatch
不会停的蜗牛·2020-01-02 14:13

Spark流处理中的DStrem.foreachRDD()方法

Spark实现流处理的方法是通过mini-batch来对输入数据进行分块（但这个分块频率非常高以至
耀凯考前突击大师·2019-12-19 12:51

吴恩达深度学习笔记(46)-学习率衰减优化(Learning rate decay)

假设你要使用mini-batch梯度下降法，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），下降朝向这里的最小值，但是不会精确地收敛，所以你的算法最后在附近摆动，
极客Array·2019-12-19 09:31

Pyro简介：产生式模型实现库（四），SVI 二

幸运的是，当隐变量条件独立时，估算ELBO可以只采样部分样本（subsampling)，这时对数似然的估计值为其中是某批次数据（mini-batch）的指标集，其规模为并满足。下面我
WilliamY·2019-12-12 08:55

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (MoCo)

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning一、MethodsPreviouslyProposed1.End-to-endMechanisms方法简介：对于每个mini-batch
snail_1·2019-12-10 20:00

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning一、MethodsPreviouslyProposed1.End-to-endMechanisms方法简介：对于每个mini-batch
SuperLab·2019-12-10 20:00

优化算法

本篇文章将介绍有关机器学习和深度学习的一些优化算法Mini-batch梯度下降算法Mini-batch梯度下降算法的介绍对于个训练样本，可以通过向量化的实现方法，降低训练所花费的时间。
此间不留白·2019-10-22 22:42

Spark Streaming调优

操作场景SparkStreaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。
蘑菇丁·2019-10-10 15:01

Dropout原理与实现

由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。在训练时，每个神经单元以概
ZingpLiu·2019-10-08 12:00

pytorch构造一个小型cnn

torch.nn只接受mini-batch的输入，也就是说我们输入的时候是必须是好几张图片同时输入。
Dandelion_2·2019-10-07 21:39

（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）深度学习优化方法介绍总结

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4ofgXmpFIen_Z7Qf6MEMeA1.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
Moon-21·2019-09-05 22:28

Understanding Batch Normalization

BatchNormalization批标准化(BatchNormalization)输入为mini-batch的数据，记为Ib,c,x,yI_{b,c,x,y}Ib,c,x,y.输出也是维度为4的张量，
蜉蝣之翼❉·2019-09-03 23:58

神经网络与深度学习笔记

其思想是：通过随机选取小量训练输入样本(mini-batch)计算，进而估算梯度:在当前小批量数据中的所有训练样本上训练结束，再挑选另一随机选定的小批量数据去训练，直到用完所有的训练输入，这被称为完成了一
colourgxk·2019-08-30 17:07
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