Momentum

python手写神经网络之优化器（Optimizer）SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam实现与对比——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第六章）》

vanilaSGD先不写了，很简单，主要从Momentum开始。老规矩，先手写，再对照书本：其实这个还真难手写出一样的，尤其v的初始化，我就没想到他怎么做。
秦伟H·2020-09-11 21:27

python机器学习手写算法系列——优化器 Optimizers

本文用一个很简单的一元线性回归问题为例，实现了梯度下降(SGD),Momentum,NesterovAcceleratedGradient,AdaGrad,RMSPropandAdam.梯度下降我们首先回顾一下梯度下降
有数可据·2020-09-11 20:08

[work] Adam优化器

SGD基本公式动量(Momentum)参考链接：https://distill.pub/201
This is bill·2020-09-11 07:32

吴恩达老师深度学习视频课笔记：超参数调试、Batch正则化和程序框架

需要调试的重要超参数一般包括：学习率、momentum、mini-batchsize、隐藏单元(hiddenunits)、层数、学习率衰减。一般对于你要解决的问题而言，你很难提前知道哪个参数最重要。
fengbingchun·2020-09-10 13:09

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (MoCo)

论文：MoCo这篇文章是CVPR2020的文章，针对上一篇文章的memorybank所占用的空间较大的问题，这一篇文章提出了改进。该文章主要解决的是无监督视觉表示学习问题。摘要：作者从将对比学习看做字典查找（dictionarylook-up）出发，使用队列（queue）和滑动平均编码器（moving-averagedencoder）构建动态字典。这一做法使得通过构建大容量且协调的字典来实现对比无
Yuggie_Sue·2020-09-10 11:58

深度学习调参技巧

learningrate取0.1（数据集越大，模型越复杂，应取值越小），weightdecay取0.005，momentum取0.9。dropout加ReLu。
杨良全·2020-09-10 10:58

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

3.1调试过程(tuningprocess)在训练神经网络过程中，我们会有很多的超参数需要调试，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
起个名字好难.JPG·2020-09-10 10:17

[PyTorch 学习笔记] 4.3 优化器

master/lesson4/optimizer_methods.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py
张贤同学·2020-09-03 11:50

bp神经网络及改进（python）

BGD）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent，Mini-batchGD）对SGD用动量算法（Momentum
weixin_42353399·2020-08-28 10:52

各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。Batchgradientdescent梯度更新规则:BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：缺点:由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且
weixin_30419799·2020-08-26 16:56

2019.12.11 对于keras框架BN层的一些tips

2.BN层的作用3.BN的解释4.BatchNormalizationLayer中momentum参数的意义5.我的个人总结1.Keras中Batchnormalization层到底怎么用？
---222·2020-08-26 15:09

mac下软件、插件推荐(都是自用ing)

好用的软件1、chrome插件Momentum：哈哈，每天一个主题，心情棒棒FeHelper：实用小工具集OneTab：标签页OctoTree：github浏览项目JsonViewer：看名字就知道了SetCharacterEncoding
「已注销」·2020-08-25 17:24

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算法，这个是基于SGD的，简单理解，就是为了防止波动，取前几次波动的平均值当做这次的W。
diaoyan2763·2020-08-25 16:52

解决tf.train.MomentumOptimizer 发生NaN问题

之前一直用的的tensorflow的AdamOptimizer，由于想要复现下别人的论文，看到论文中的参数有momentum，因此需要用tf.train.MomentumOptimizer优化器，本来可以正常训练的代码再开始训练两步后就显示
Mosay_dhu·2020-08-25 15:19

yolov3代码解读 （1）

Testingbatch=1subdivisions=1#Training#batch=64#subdivisions=16width=416#网络输入的宽，高，通道数height=416channels=3momentum
lyychlj·2020-08-25 14:08

pytorch model

model.named_children返回名字和操作model.modules()可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters()||torch.optim.SGD(params,lr=,momentum
无左无右·2020-08-24 18:03

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录9）Cifar10~93.71%

自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6）https://blog.csdn.net/dangqin...自适应参数化ReLU激活函数的基本原理见下图：在Keras里，BatchNormalization的momentum
lishu·2020-08-24 17:44

花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）

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（SGD,MBGD,BGD）花书+吴恩达深度学习（七）优化方法之基本算法（Momentum
zhq9695·2020-08-24 05:37

D2L-pytorch版 Task07笔记

优化算法进阶1.Momentum目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。
迪森马斯·2020-08-24 05:37

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)

文章目录优化方法概述1.整体框架1.1SGD1.2Momentum1.2.1理解指数加权平均1.2.2偏差修正1.3AdaGrad1.4Nesterov1.5AdaDelta/RMSProp1.6Adam
糖葫芦君·2020-08-23 08:11

机器学习中几种优化算法的比较（SGD、Momentum、RMSProp、Adam）

有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考【这篇blog】，讲解比较清晰，这里说一下自己对他们之间关系的理解。BGD与SGD首先，最简单的BGD以整个训练集的梯度和作为更新方向，缺点是速度慢，一个epoch只能更新一次模型参数。SGD就是用来解决这个问题的，以每个样本的梯度作为更新方向，更新次数更频繁。但有两个缺点：更新方向不稳定、波动很大。因为单个样本有很大的随机性，单样本的梯度不能指示参数优
weixin_34235105·2020-08-23 08:34

Keras 自定义优化器，实现小内存大Batch更新梯度

我的需求是，SGD+Momentum实现梯度累
纸上得来终觉浅～·2020-08-23 06:07

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (1)

可是看看学术界的最新paper，却发现一众大神还在用着入门级的SGD，最多加个Momentum或者Nesterov，还经常会黑一下Adam。这是为什么呢？”
lvhhh·2020-08-23 06:42

SGD,Adam,momentum等优化算法比较

文章目录SGD,Adam,momentum等优化算法总结一、最基本的优化算法1.SGD2.Momentum二、自适应参数的优化算法1.Adagrad2.RMSprop3.Adam三、二阶近似的优化算法5
Leokb24·2020-08-23 06:30

SGD、Momentum、RMSProp、Adam等优化算法比较

算法名称公式解释牛顿法θt=θt−1−Ht−1−1⋅▽θt−1J(θt−1)\theta_t=\theta_{t-1}-H^{-1}_{t-1}·▽_{\theta_{t-1}}J(\theta_{t-1})θt=θt−1−Ht−1−1⋅▽θt−1J(θt−1)Ht−1−1H^{-1}_{t-1}Ht−1−1为第t-1轮迭代时海森矩阵逆矩阵，即目标函数对参数θt−1\theta_{t-1}θt−1
qzq2514·2020-08-23 04:19

深度学习之优化算法

而对于这三种梯度下降的方法，又可以从调整学习率、调整负梯度两个方向来进行改进，比如RMSprop，Momentum和Adam。
weixin_30888027·2020-08-23 03:47

pytorch 实现LSTM

frommathimportpiimporttorchimporttorch.optimx=torch.tensor([pi/3,pi/6],requires_grad=True)optim=torch.optim.SGD([x,],lr=0.1,momentum
向阳争渡·2020-08-22 15:07

优化算法的选择(附执行代码)

文章目录知识准备--指数加权平均1.SGD2.Momentum3.AdaGrad4.RMSProp5.Adam梯度更新算法的选择Learningratedecay局部最优localoptima知识准备–
得克特·2020-08-22 14:26

深度学习中的momentum和weight decay参数

1.momentum用于梯度下降算法中加速模型收敛。如上公式，其中V代表动量，u代表参数momentum的值，a为学习率。2.weightdecay该参数是损失函数中的正则化项的系数。
坎幽黑尔弥？·2020-08-22 13:12

深度学习入门之5--网络学习相关技巧1(最优路径梯度)

目录参数的更新1SGD(随机梯度下降法)方法1.1SGD缺点2Momentum方法3AdaGrad方法4Adam方法5案例5.1common文件夹5.1.1、common/functions.py5.1.2
陌上飘烟云·2020-08-22 13:12

【面试】AI算法工程师---面试题！（第二部分：AI部分）

【知识有点多，重点部分提到前面来(机器学习+cnn)】一、机器学习（40%）1.机器学习知识结构图（每个算法补充一下）2.SGD,Momentum,Adagrad,Adam原理模型的优化方法：SGD、Momentum
LidarXin·2020-08-22 01:44

BatchNorm 实现

1.Pyotrch&Torchdefaultparameters:eps=1e-05momentum=0.1running_avg=momentum*new+(1-momentum)*old2.Tensorflowdefalutparameters
昵称己存在·2020-08-21 11:55

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:17

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:17

Training注意事项

learning_rate,global_step,4000,0.96,staircase=True)optimizer=tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=lr_rate,momentum
yalesaleng·2020-08-20 12:41

第二门课；第三周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 （Hyperparameter tuning）

关于训练深度最难的事情之一是你要处理的参数的数量，从学习速率到Momentum（动量梯度下降
hltt3838·2020-08-20 00:13

pytorch系列文档之Normalization layers详解（BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d）

BatchNorm1dtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True
yrwang_xd·2020-08-19 06:45

pytorc BatchNorm2d()

blog.csdn.net/qq_39938666/article/details/84992336Initsignature:t.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum
yjinyyzyq·2020-08-19 06:08

torch.nn.SyncBatchNorm

torch.nn.SyncBatchNorm(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,process_group
于小勇·2020-08-19 05:29

Pytorch训练网络时调整学习率

代码如下：表示每20个epoch学习率调整为之前的10%optimizer=optim.SGD(gan.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9,weight_decay=0.0005
HDU_number1_ADC·2020-08-19 03:36

PyTorch中的BatchNorm2d层

先来看看pytorch中对于类的定义：CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats
Oshrin·2020-08-19 03:48

【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）

目录简介1、SGD(StochasticGradientDescent,SGD)2、Momentum3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad5、RMSProp6
ChaucerG·2020-08-19 03:02

keras BatchNormalization的坑（training参数和 momentum参数）

之前写了一篇讲解keras实现BatchNormalization的文章Keras防止过拟合（四）BatchNormalization代码实现，以为自己已经将keras实现BatchNormalization的细节完全明白了，突然看到了一篇文章kerasBatchNormalization之坑，其中写道了一个坑：训练时和测试时的均值mean和方差var差异太大，影响结果。而其文中提出，traini
flash_zhj·2020-08-19 01:10

Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler提供了一些基于epoch调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-2,momentum
你好再见z·2020-08-19 01:32

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

Pytorch中批规范化(nn.BatchNorm2d())

这里先放上原文链接(大部分参考这篇文章)torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats
炒饭小哪吒·2020-08-19 00:29

pytorch学习系列（1）：学习率调整

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR
ch ur h·2020-08-19 00:14

pytorch中BatchNorm2d的用法

CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)基本原理为
鱼木木和木木鱼·2020-08-19 00:22

深度学习与PyTorch笔记23

小技巧动量momentum惯性定义无动量梯度更新的公式：wk+1=wk−α∇f(wk)w^{k+1}=w^{k}-\alpha\nablaf(w^{k})wk+1=wk−α∇f(wk)有动量梯度更新公式
niuniu990·2020-08-19 00:22

【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）

【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）learningrate学习率momentum动量torch.optim.SGDPytorch的十种优化器前面学习过了Pytorch中优化器optimizer
白桃乌龙茶·2020-08-19 00:01
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