Minibatch 第2页

Minibatch

跟着官方文档学DGL框架第十三天——大型图上的随机训练之边分类

参考资料https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/minibatch-edge.html#guide-minibatch-edge-classification-samplerhttps

cqu_shuai·2022-11-24 05:31

深度学习笔记2之改善神经网络（调参、优化）

目录第二课week1偏差和方差正则化为什么L2正则化可以减少过拟合：Dropout正则化其他正则化手段归一化输入梯度消失与爆炸week2minibatch梯度下降法batchsize的选择优化算法指数加权平均动量梯度下降

菜鸟中的菜中菜·2022-11-22 22:46

pytorch[7]

泛化能力要强行数代表数据数，列数代表特征数代码更改多层神经网络这里是输入8维输出2维再x矩阵转化为1维度标量8维到6维整体架构数据表第二部分都用x表示是为了方便检测防止由于多个变量名在编写过程中过于复杂优化器没有用到minibatch

尤齐·2022-11-20 20:42

如何使用pytorch进行多GPU训练

pytorch使用多GPU训练有两种方式：DataParallel和ModelParallel，这里主要介绍DataParallel机制：DataParallel的机制是把每个minibatch分为GPU

林子要加油·2022-11-20 16:56

【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader

首先，本博客以【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

小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 17:02

GCN变体-graphSAGE

一方面是通过采样邻居的策略将GCN由全图（fullbatch）的训练方式改造成以节点为中心的小批量（minibatch）训练方式，这使得大规模图数据的分布式训练成为可能；另一方面是该算法对聚合邻居的操作进行了拓展

beuluer·2022-11-19 12:43

PYTORCH学习（2）：梯度下降、随机梯度下降、mini batch、反向传播

PYTORCH学习（2）：梯度下降、随机梯度下降、minibatch1、学习点1.1非凸函数1.2鞍点问题1.3前向传播和反向传播2、python实现2.1梯度\随机梯度下降2.2minibatchpython

取不到名字的Z先生·2022-11-16 17:58

Mini batch梯度下降法（吴恩达深度学习视频笔记）

本节，我们将谈谈Minibatch梯度下降法。

lucky公主·2022-11-12 17:11

机器学习-线性回归-02

文章目录2.线性回归-022.1.线性回归方程的实现2.2.梯度下降2.2.1.批量梯度下降2.2.2.随机梯度下降2.2.3.MiniBatch梯度下降2.2.4.三种策略的对比2.3.多项式回归2.4

繁星①·2022-11-09 13:31

【机器学习】Linear Regression Experiment 线性回归实验 + Python代码实现

根据公式求最佳theta值2.3可视化回归线2.4sklearn实现线性回归三、常用预处理方法3.1归一化3.2标准化3.3中心化3.4预处理方法小结四、梯度下降模块4.1全批量梯度下降4.2随机梯度下降4.3MiniBatch

WSKH0929·2022-10-19 13:33

使用Pandas-csv记录训练梯度

最近在训练模型时出了问题，需要记录训练时各层的梯度，所以想着每次miniBatch梯度计算后，就将梯度写入csv文件中。

我是一个对称矩阵·2022-10-13 07:30

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的方式来代替一整条episodes的训练二、代码实现importtensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportmatplotlib.pyp

风雨潇潇一书生·2022-09-23 07:57

【DGL教程】第6章大图上的随机训练

官方文档：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch.html对于有上百万甚至上亿顶点和边的图无法使用全图训练，需要使用随机minibatch训练邻居采样方法在每个梯度下降步骤中

zzy979481894·2022-07-01 07:12

加载数据集《PyTorch深度学习实践》

datasetdataloader加载数据dataset构造数据集（支持索引）dataloader拿出minibatchbatch：加快计算速度1样本：能较好随机性克服鞍点（缺点时间长）minibatch

weixin_44040169·2022-05-01 08:13

选择神经网络的超参数的一些常用策略

或者是minibatch设置的太小了？可能我们需要换另外一个代价函数？可能我们需要尝试不同的权重初始化方法？也可能我们的网络本身就有问题？等等等等。我

Hydrion-Qlz·2022-04-09 07:17

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

概述学习课程后，在L2正则化代码的基础上完成该周作业，现将心得体会记录如下。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

blink中minibatch源码剖析

羊吃白菜·2022-02-20 08:09

2018-04-07 深度学习训练中超参数调整笔记

准确率下降太慢，就增大学习率2mini-batch大小，minibatch的size太大就收敛快，计算机内存不足，但是容易陷入局部优化;太小，就是收敛慢，但是不容易陷入局部优化。

宇果_2fdc·2022-02-14 20:36

inspiredhss·2022-02-13 14:17

Faster-rcnn源码解析3

_get_next_minibatch()：首先根据self._get_nex

haoshengup·2021-05-12 22:50

torch.nn.functional

input–输入形状的张量(minibatch,in_channels,

shcho·2021-04-18 09:35

深度模型常见加速训练策略架构篇(一)---分布式训练介绍

一、当前模型训练速度的瓶颈（一）、当前模型训练步骤读取Minibatch，前向传播计算lossloss反向传播得到各个参数的梯度根据算出的梯度，选用特性的优化器更新参数（二）、当前模型训练模式分类单机单卡单机多卡多级多卡

加油11dd23·2021-03-06 15:43

Blink/Flink作业性能优化配置及原理

共分为几部分：1．groupaggregate优化：开启minibatch，开启localglobal，开启partialfinal，countdistinct改写为aggwithfilter（countdistinct

Foools·2021-02-03 10:03

神经网络浅析（单层）

单层神经网络浅析1.节点2.层3.神经网络的监督学习4.delta规则5.广义delta规则6.SGD、Batch、MiniBatch6.1SGD6.2Batch6.3MiniBatch7.实现SGD方法

woaiyyt·2021-01-27 15:54

spacy训练模型和更新

计算如何调整权重来改善预测结果；微调模型权重；重复上述步骤；循环训练：foriinrange(10):random.shuffle(TRAINING_DATA)forbatchinspacy.util.minibatch

xiaoxiaoqian0519·2021-01-03 17:55

数据挖掘大作业之实现K-Means,K-Means++,Minibatch-KMeans

数据挖掘大作业之实现K-Means,K-Means++,Minibatch-KMeans主要参考：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10224045.html，sklearn

浪漫攻城狮莉小妖·2020-12-10 11:31

【检测】Prime Sample Attention in Object Detection

作者认为在每个minibatch中的样本既不是独立的也不是同样重要的，所以一个平均的结果并不能意味是一个更高的mAP。作者提出了PrimeSample的概念并

Laverwang·2020-09-17 05:52

pytorch中的minibatch

日期：2020-2-13pytorch中的torch.utils.data这个库可以非常好的对数据实现批处理主要用到2个函数importtorchimporttorch.utils.dataasDataData.TensorDataset（）#设置数据集，数据与标签相对应Data.DataLoader（）#传入数据集，设置批处理大小，是否打乱数据，顺序，线程数举个例子#batchtrainingi

老李今天学习了吗·2020-09-14 20:52

机器学习---GBDT、xgboost与Light GBM优缺点比较（1）

GBDT虽然是个强力的模型，但却有着一个致命的缺陷，不能用类似minibatch的方式来训练，需要对数据进行无数次的遍历。如果想要速度，就需要把数据都预加载在内存中，但这样数据就会受限于内存的

Catherine_In_Data·2020-09-14 01:01

BEGAN解读

BEGAN立论基础BEGAN是Google在17年上半年出的一篇论文，此论文对GAN做了进一步的改进，提出了一种新的评价生成器生成质量的方式，使GAN即使使用很简单的网络，不加一些训练trick比如BN,minibatch

Double_V_·2020-09-13 00:13

聚类算法之K-Means，K-Means++，elkan K-Means和MiniBatch K-Means算法流程

聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题中得到了应用。我们知道，分类问题是机器学习中最常见的一类问题，它的目标是确定一个物体所属的类别。分类问题和聚类问题一个最重要的区别在于分类问题有标签，学习过程实际就是程序不断学习各个标签特点的过程，而聚类问题是一种无监督学习问题，我们事先并不知道这些事物一共多少个类，每个事物的所属类别，我们需要让程序基于一定的规则，自动地

Jerry_Chang31·2020-09-10 23:33

Accurate Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour

存在的问题：在模型训练过程中，虽然增加minibatchsize能够提高模型的泛化能力，并且加快模型的收敛。但是当超过8k的时候，会出现难以优化的情况，并且泛化能力也大大下降。为此作者提出了linerscalerule以及warmup以及在实验中对于多卡训练中包括权值更新等的一些思考以及看法。对于传统的SGD：（1）（2）这里是作者提出的：当minibatchsize乘以k，也即总得batchzi

纪源丰·2020-08-26 16:01

关于siamfc深度网络训练以及改进的点和总结

即在一个epoch中，分成iteration个小的数据批次即minibatch，进行训练。

目标跟踪的小白妹子·2020-08-26 15:48

批归一化Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift论文详解

论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167v2目录一、概览MotivationSolutionBenefits实验验证二、问题背景2.1SGD中minibatch2.2梯度

祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

论文：accurate ,large minibatch SGD：Training ImageNet in 1 Hour

Abstract:这篇论文发现，在ImageNetdataset上使用largeminibatch会导致优化困难，但是当这个问题解决了，模型具有更好的泛化能力，并且没有精度上的损失为达到这个目的，我们提出了hyper-parameter-freelinearscalingrule，用来调整学习率，学习率是有关于minibatchsize的一个函数，还提出了一个warmupscheme用来克服训练早

xxiaozr·2020-08-24 04:01

批训练 DataLoader ，minibatch training，BATCH_SIZE，

要点Torch中提供了一种帮你整理你的数据结构的好东西,叫做DataLoader,我们能用它来包装自己的数据,进行批训练.DataLoaderDataLoader是torch给你用来包装你的数据的工具.所以你要将自己的(numpyarray或其他)数据形式装换成Tensor,然后再放进这个包装器中.使用DataLoader有什么好处呢?就是他们帮你有效地迭代数据,举例:首先导入库，importto

WinstonYF·2020-08-23 23:35

faster-rcnn 之基于roidb get_minibatch（数据准备操作）

说明】：欢迎加入：faster-rcnn交流群238138700，这个函数，输入是roidb，根据roidb中给出的图片的信息，读取图片的源文件，然后整理成blobs，供给网络训练使用；defget_minibatch

sloanqin·2020-08-22 13:54

[TensorFlow]入门学习笔记(2)-卷积神经网络mnist手写识别

同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后面我们将会用到。2.重点概念阐述在实现使用卷积神经网络做mnist手

最后一个萨满·2020-08-19 06:01

为什么Batch Norm有效？

最近思考得到的解答，将input进行norm标准化，等价于input进行了缩放，在进行反向传播修正时(以minibatch-SGD为例)，计算梯度时，不会出现梯度爆炸和消失（因为在这之前对input进行了

空气可乐·2020-08-19 01:13

torch.nn.functional.conv2d 函数详解

bias,stride,padding,dilation,groups)返回值：一个Tensor变量作用：在输入图像input中使用filters做卷积运算参数的具体意义：input代表输入图像的大小(minibatch

迷迷糊糊的刺猬·2020-08-19 01:28

Face R-CNN

为了使得centerloss均衡，一个minibatch中正负样本比例限制为1：1.(2)Onl

shuzfan·2020-08-16 20:16

如何理解TensorFlow中的batch和minibatch

转自http://hp.stuhome.net/index.php/2016/09/20/tensorflow_batch_minibatch/原文如下：在刚开始学习使用TF的过程中，我不是很理解什么是

__Sunny__·2020-08-16 08:50

半监督学习

一、MixMatch半监督算法伪代码：1.使用一个minibatch有标签的数据x1做一次增广输入模型得到预测标签；2.使用一个minibatch无标签的数据x2做k次增广输入模型得到k个minibatch

一米稻香·2020-08-15 22:21

torch 中的setNumInputDims()函数

输入：minibatch=torch.Tensor(5,2,3,5)m=nn.View(-1):setNumInputDims(1)m:forward(minibatch)---------------

咕噜咕噜酱紫·2020-08-15 21:56

Flink SQL 性能调优--MiniBatch提升吞吐率

Flink在设计和实现流计算算子时，把“面向状态编程”作为第一准则。因为在流计算中，为了保证状态（State）的一致性，需要将状态数据存储在状态后端（StateBackend），由框架来做分布式快照。而目前主要使用的RocksDB状态后端会在每次read和write操作时发生序列化和反序列化操作，甚至是磁盘的I/O操作。因此状态的相关操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈，状态的数据结构设计以及对状态

zfylin·2020-08-12 10:07

pytorch学习笔记（三十四）：MiniBatch-SGD

文章目录小批量随机梯度下降1.读取数据2.从零开始实现3.简洁实现小结小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来

逐梦er·2020-08-11 02:33

minibatch

转自：https://testerhome.com/topics/10877回顾之前我们讲到了一些在训练模型的时候用到的超参数，例如上一次说的L2正则，在过拟合的场景中增加L2的值有助于减小网络的复杂度。还有诸如学习率，在梯度下降中，每一次迭代的下降的步长是学习率乘以成本函数对w的导数。所以如果我们想让算法训练的快一点，调高学习率可以有效的减少迭代次数。诸如此类的还有迭代次数，激活函数的选取等等。

qq_39861441·2020-08-10 19:24

py-fasterrcnn 关于 numpy 不兼容的问题的问题

需要修改的地方如下：1，1)/home/xxxxx/py-faster-rcnn/lib/roi_data_layer/minibatch

qq_wuqingdefeng·2020-08-09 04:59

pytorch实现CNN处理MNIST手写数据集

实现CNN处理MNIST手写数据集pytorch实现CNN处理MNIST手写数据集pytorch实现CNN处理MNIST手写数据集1、流程2、训练过程（1）先导入必要的包（2）计算标准差和方差（3）用minibatch

Be better。·2020-08-01 06:23

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