Momentum 第10页

神经网络优化的步骤以及常用的神经网络优化器

神经网络参数优化的步骤：一阶动量：与梯度相关的函数二阶动量：与梯度平方相关的函数常用的优化器：（1）SDG（Stochasticgradientdescent）：随机梯度下降没有动量(2）SGDM（含momentum

永不言败_never say never·2022-10-22 07:23

神经网络的优化方法介绍与比较

文章目录前言一、梯度下降方法（gradientdecent）批量梯度下降（Batchgradientdecent）随机梯度下降（Stochasticgradientdecent）动量（Momentum）

Arwin（Haowen Yu）·2022-10-22 07:14

【机器学习】神经网络中的优化器

SGD、Momentum、NAG和AdaGrad这篇讲的很好RMSProp、Adam这篇讲的很好这篇可以看看递推

CC‘s World·2022-10-22 07:43

【深度学习】——梯度下降优化算法（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam）

目录梯度梯度下降常用的梯度下降算法（BGD，SGD，MBGD）梯度下降的详细算法算法过程批量梯度下降法（BatchGradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent）梯度下降的优化算法存在的问题梯度下降优化的方法机器学习中具体梯度下降的优化算法基于陷入局部最优的问题的优化Momen

有情怀的机械男·2022-10-18 12:21

[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练

Momentum传统的学习方式，W减去学习率成一个校正值，这种方法如下图一样，曲曲折折最终才能到达最优点。我们提出Mo

zlsd21·2022-10-15 07:57

梯度下降对比图解与优化器的选择

从上图可以看出，在鞍点（saddlepoints）处(即某些维度上梯度为零，某些维度上梯度不为零)，SGD、Momentum与NAG一直在鞍点梯度为零的方向上振荡，很难打破鞍点位置的对称性；Adagrad

Gallant Hu·2022-10-15 07:24

深度学习面试题03：改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam

目录Adagrad法RMSprop法Momentum法Adam法参考资料发展历史标准梯度下降法的缺陷如果学习率选的不恰当会出现以上情况因此有一些自动调学习率的方法。

weixin_30323961·2022-10-15 07:52

深度学习中的优化函数optimizer SGD Adam AdaGrad RMSProp

当前深度学习中使用到的主流的优化函数有：1.BGD（BatchGradientDescent）,SGD（StochasticGradientDescent）和MBGD（Mini-BatchGradientDescent）2.Momentum

donkey_1993·2022-10-15 07:41

机器学习之神经网络与深度学习 HW4【详解及jupyter代码】

3.1初始化网络参数3.2定义神经网络的每一层Affine层Softmax-with-Loss层3.3搭积木3.4进行训练3.5梯度下降优化算法3.5.1AdaGrad3.5.2RMSprop3.5.3Momentum3.5.4NesterovMomentum3.5.5A

湘粤Ian·2022-10-12 22:52

Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning

ImprovedBaselineswithMomentumContrastiveLearning摘要对比无监督学习最近显示出令人鼓舞的进展，例如在MomentumContrast(MoCo)和SimCLR方面。在这篇笔记中，我们通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它们的有效性。通过对MoCo的简单修改（即使用MLP投影头和更多数据增强），我们建立了优于SimCLR且不需要大量训

CodeWanted·2022-10-03 07:51

深度学习:优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

指数加权平均（Exponentiallyweightedaverage）2.带偏差修正的指数加权平均（biascorrectioninexponentiallyweightedaverage）3.动量（momentum

茫茫人海一粒沙·2022-10-01 08:58

torch.optim.SGD参数详解（除nesterov）

torch.optim.SGDtorch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)：随机梯度下降

不牌不改·2022-09-30 13:46

送你5个MindSpore算子使用经验

使用mindspore.nn.BatchNorm注意momentum参数BatchNormalization里有一个momentum参数，该参数作用于mean和variance的计算上，保留了历史Batch

·2022-09-27 18:26

机器学习算法_[优化算法系列]机器学习\深度学习中常用的优化算法

通俗易懂的讲解机器学习深度学习中一些常用的优化算法，梯度下降法、动量法momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam，介绍不同算法之间的关联和优缺点，后续会继续分享其他的算法

weixin_39773239·2022-09-26 16:08

深度学习优化函数详解（6）-- adagrad

线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解（3）–mini-batchSGD小批量随机梯度下降深度学习优化函数详解（4）–momentum

ChasingdreamLY·2022-09-26 16:06

深度学习优化函数详解（5）-- Nesterov accelerated gradient (NAG) 优化算法

线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解（3）–mini-batchSGD小批量随机梯度下降深度学习优化函数详解（4）–momentum

weixin_ry5219775·2022-09-26 16:36

深度学习入门之Momentum

Momentum欲掌握本节知识，需先学习：指数加权平均背景Momentum是为解决SGD中出现的曲折摆动问题，如图所示，“之”字形的上下摆动，降低了损失函数到达最低点的速度。

赵孝正·2022-09-22 22:35

Pytorch 中打印网络结构及其参数的方法与实现

Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum

CV小Rookie·2022-09-22 17:24

DeformConv

__init__()self.actf=nn.Sequential(nn.BatchNorm2d(cho,momentum=BN_MOMENTUM),nn.ReLU(inplace=True))self.conv

浪子私房菜·2022-09-17 07:21

Pytoch随笔（光速入门篇）

batchgradientdescentBGD)随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD)动量法(Momentum

Huterox·2022-09-15 13:47

深度学习--优化器

文章目录前言1随机梯度下降法2Momentum3AdaGrad4RMSProp5Adam前言优化器是引导神经网络更新参数的工具，深度学习在计算出损失函数之后，需要利用优化器来进行反向传播，完成网络参数的更新

于追梦丶·2022-09-13 17:29

Pytorch Note16 优化算法2 动量法(Momentum)

PytorchNote16优化算法2动量法(Momentum)文章目录PytorchNote16优化算法2动量法(Momentum)动量法(Momentum)MomentumNesterovAcceleratedGradient

风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:26

adam优化_PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器

1torch.optim.SGDclasstorch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False

weixin_39816448·2022-09-06 14:05

Pytorch框架之优化器 Optimizer

Pytorch框架之优化器Optimizer基本用法优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新,常用优化器有SGD，RMSprop，Adam等优化器初始化时传入传入模型的可学习参数，以及其他超参数如lr，momentum

发呆的比目鱼·2022-09-06 14:35

简单粗暴PyTorch之优化器

使得模型输出更接近真实标签导数：函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向上的变化率梯度：一个向量，方向为方向导数取得最大值的方向基本属性•defaults：优化器超参数•state：参数的缓存，如momentum

刘大鸭·2022-09-06 14:34

Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad

目录写在前面一、torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法2.Momentum动量3.NAG(Nesterovacceleratedgradient

小殊小殊·2022-09-06 14:33

对比学习系列论文MoCo v1（二）：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

0.Abstract0.1逐句翻译WepresentMomentumContrast(MoCo)forunsupervisedvisualrepresentationlearning.我们提出了动量对比(MoCo)用于无监督视觉表征学习。Fromaperspectiveoncontrastivelearningasdictionarylook-up,webuildadynamicdictionar

BuptBf·2022-08-30 07:47

李宏毅机器学习（2021版）_P5-6：小梯度处理

BatchandMomentum2.1、Batch批次2.2、SmallBatchv.s.LargeBatch2.2.1、计算速度2.2.2、训练优化效果2.2.3、测试检测效果2.2.4、综合比对2.3、Momentum3

北海虽赊，扶摇可接·2022-08-25 07:00

cs231n_2018_lecture08_notes_nn硬软件平台

要点：神经网络的硬件和软件平台在课件最开始总结了lecture07讲的关键：optimization的选择——SGD+Momentum,Nesterov,RMSProp,Adamdropout正则化可以看作是在网络的前向传播过程中加噪

is_fight·2022-08-25 07:57

《机器学习》李宏毅（21P5-9）

momentum（动量）Adaptivelearningratefindlearningraterootmeansquare(Adagrad算

静妮子i·2022-08-25 07:39

AL遮天传 DL-深度学习模型的训练技巧

一、优化器回忆：随机梯度下降(SGD)及动量(momentum)训练中需要调整学习率随机梯度下降算法对每批数据进行优化，其中J为损失函数：基于动量的更新过程：我们前面学习地更新的方法，都是对所有的变量进行调整的

老师我作业忘带了·2022-07-28 09:23

模型优化方法总结

模型优化方法总结1.梯度下降法SGD2.动量法Momentum3.RMSpropAdamAdamWLookahead，RAdam?LazyAdam参考资料模型优化方法的选择直接关系到最终模型的性能。

ss.zhang·2022-07-22 11:29

优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）

文章目录3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1一维梯度下降3.1.2多维梯度下降3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam

CityD·2022-07-21 13:34

神经网络——优化器算法

1.1BatchGradientDecent(BGD)1.2StochasticGradientDecent(SGD)随机1.3Mini-BachGradientDecent(MBGD)2.自适应算法如何选择优化算法1.Momentum

jia++ming·2022-07-19 07:49

【深度学习】深度学习优化算法总结

在探究深度学习算法的优化策略过程中，人们大概经历过以下几个阶段：SGD->Momentum->Nesterov->Adagrad->RMSProp->Adam->Nadam。

Shwan_Ma·2022-07-19 07:44

吴恩达深度学习《神经网络与深度学习》课程笔记总结与习题（1）--深度学习引言

第二门课中：将进行深度学习方面的实际，学习严格地构建神经网络，将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及高级优化算法，比如Momentum和A

一起学习一起卷·2022-07-13 07:14

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

importtorchimporttorch.optimx=torch.tensor([3,6],dtype=torch.float32)x.requires_grad_(True)optimizer=torch.optim.SGD([x],lr=0.1,momentum

Mr.Yaoo·2022-07-13 07:14

Pytorch（六） —— 模型调优tricks

Pytorch（六）——模型调优tricks1.正则化Regularization1.1L1正则化1.2L2正则化2动量与学习率衰减2.1momentum2.2learningratetunning3.

CyrusMay·2022-07-04 07:07

Batch Normalization（BN）Python实现

:x:输入数据，设shape(B,L)param:gama:缩放因子γparam:beta:平移因子βparam:bn_param:batchnorm所需要的一些参数eps:接近0的数，防止分母出现0momentum

柯南道尔的春天·2022-06-30 07:12

Pytorch 04天——梯度、激活函数、loss及其梯度

2、影响搜索过程的因素还有：1）initializationstatus2）learningrate（stepLR）3）momentum常见函数的梯度激活函数loss及其梯度1、MeanSquaredError

努力奔跑的憨憨啊·2022-06-29 07:47

pytorch之BatchNorm2d

pytorch之BatchNorm2d函数参数讲解：BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True

qq_小花·2022-06-27 23:59

吴恩达深度学习课程第二章第二周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.使用的数据2.mini-batch处理数据集3.mini-batch梯度下降法4.momentum梯度下降方法5.Adam优化算法6.主控模型7.测试结果7.1未使用

麻衣带我去上学·2022-06-25 20:38

李宏毅机器学习课程梳理【七】：深度神经网络优化方法与卷积神经网络

文章目录摘要1优化在TrainingSet上无法得到理想结果的问题1.1ReLU1.2Maxout1.3RMSProp1.4Momentum1.5Adam2优化在TrainingSet上结果好却在TestingSet

-Emmie·2022-06-07 07:33

yolox网络结构

:Conv2d(12,32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias=False)(bn):BatchNorm2d(32,eps=0.001,momentum

花花花哇_·2022-06-01 18:24

玦☞·2022-06-01 07:22

深度学习—优化算法对比

1、优化算法SGD：随机梯度下降SGD+Momentum:基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化）SGD+Nesterov+Momentum：基于动量，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化

dbsggal90047018·2022-05-31 07:39

深度学习库中优化算法介绍

2.1.2随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescent,SGD)2.1.3小批量梯度下降算法(Mini-batchgradientdescent)2.1.4学习率的调整与选择2.2Momentum

Mobtgzhang·2022-05-31 07:06

mmcv(mmdetection)源码理解：optimizer(SGD,momentum,Nesterov)

深度学习中opitmizer是一个十分重要的组成部分，在一些任务中，我们需要给不同layer设置不同的学习率以及冻结特定层。为了更好的掌握和使用mmcv，这里留下一些笔记。我会不定期更新mmcv，mmdetection内容，有兴趣的同学可以留言。首先介绍一些经常出现的梯度优化方法。SGD随机梯度下降，随机选取一批样本计算梯度，并更新一次参数。梯度更新公式如下：SGD存在一些问题：在梯度平缓的维度下

小小小绿叶·2022-05-30 07:14

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

fullconnection）2.5损失函数（softmax_loss）2.6前向传播（forwardpropagation）2.7反向传播（backfordpropagation）2.8随机梯度下降（sgd_momentum

草尖上的舞动·2022-05-17 07:22

怎么做好一个深度学习调包侠

的好处Adam傻瓜式，可以无视学习率--收敛速度快选SGD的好处SGD适合要求高的模型--精度高--一般从一个较大的学习率进行训练最优选择：Adam+SGD--可以先用Adam粗调，然后使用SGD精调2、Momentum

杨小吴的算法博客·2022-05-08 07:11

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