Momentum

反向传播之梯度下降法

反向传播训练方法是以减小loss值为优化目标，有梯度下降、momentum优化器、adam优化器等优化方法。本文介绍梯度下降法。
niewzh·2020-08-10 09:04

L21 Momentum RMSProp等优化方法

airfoil4755下载链接：https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA提取码：dwjq11.6Momentum在Section11.4中，我们提到
xiuyu1860·2020-08-10 08:36

利用pytorch分析不同的optimizer

四种optimizer:SGD(随机梯度下降），Momentum，RMSprop,Adam.SGD：每次随机选取数据样本进行学习，每次只随机选择一个样本来更新模型参数，因此每次的学习是非常快速的，并且可以进行在
kukamao·2020-08-10 07:26

PyTorch-加速网络训练

PyTorch-加速网络训练硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、SGD+Momentum2、RMSprop3
samylee·2020-08-10 07:11

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式1梯度下降法2梯度下降的变式1.SGD2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam6.小结1梯度下降法梯度下降法的更新公式如下。
紫芝·2020-08-10 00:57

福利网站！程序员面试——算法工程师面试大全第一部分

1.SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新.Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中
满天星._·2020-08-09 23:39

CNN卷积神经网络知识点总结

Inputlayer：Convlayer：PoolinglayerFClayer：激活函数sigmoidtanh(x)ReLULeakyReLU参数化ReLU随机化ReLuELU几种优化方式：SGD（随机梯度下降）momentum
�cly·2020-08-09 02:10

yolo.v2 darknet19结构

):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias=False)(bn):BatchNorm2d(32,eps=1e-05,momentum
weixin_30900589·2020-08-09 00:09

task6:pytorch神经网络优化方法--optim

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient
夜猫子科黎·2020-08-08 23:05

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
2014wzy·2020-08-08 22:50

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减Momentum
deep_learninger·2020-08-08 22:20

Deep Learning 最优化方法之RMSProp

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）Dee
修炼打怪的小乌龟·2020-08-08 22:13

[Lecture 7 ] Training Neural Networks II（训练神经网络II）

文章目录课堂问答1.更好的优化（Fancieroptimization）1.1SGD优化1.2基于动量的（Momentum）SGD1.3AdaGrad1.4Adam1.5学习率的选择1.6二阶优化（Second-OrderOptimization
灵隐寺扫地僧·2020-08-08 20:16

Deep Learning 最优化方法之Nesterov(牛顿动量)

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
This is bill·2020-08-08 13:27

Caffe SGD solver代码阅读分析

代码文件：sgd_solver.cppsgd更新公式推导：这里以L2的regularization为例W(t+1)=W(t)−lr∗wd∗W(t)−lr∗delta(W)−momentum∗(W(t-1
东方赤龙曲和政·2020-08-07 13:46

第三十五周学习笔记

Encoder架构DetectorHead架构detector的GroundTruth和Label的关系样本不均衡问题网络debug使用单张图片放入网络训练PytorchMNIST分类pipline结果分析全连接momentum
luputo·2020-08-06 12:19

深度学习（二）梯度推导和计算

链式法则3.逻辑回归梯度计算4.梯度矩阵形式推导4.1基础知识4.2三层神经网络反向传播推导1.梯度介绍深度学习的训练本质是优化损失，优化的方式是计算梯度，然后通过优化算法更新参数，常见的优化算法SGD/Momentum
得克特·2020-08-05 15:04

神经网络基础学习笔记（五） 与学习相关的技巧

目录与学习相关的技巧6.1参数的更新6.1.1探险家的故事6.1.2SGD6.1.3SGD的缺点6.1.4Momentum6.1.5AdaGrad6.1.6Adam6.1.7使用哪种更新方法呢6.1.8
忆_恒心·2020-08-04 17:18

深度学习： 指数加权平均

1.指数加权平均指数加权平均是深度学习众多优化算法的理论基础，包括Momentum、RMSprop、Adam等，在介绍这些优化算法前，有必要对指数加权平均(exponentiallyweightedaverages
Paul-LangJun·2020-08-04 14:08

YOLO v3训练过程中输出参数含义

YOLOv3训练过程中输出参数含义yolov3-vocLearningRate:0.001,Momentum:0.9,Decay:0.0005Resizing384Loaded:0.000077secondsRegion82AvgIOU
Nani_xiao·2020-08-04 08:31

YOLOv4中cfg文件夹下yolov4-custom.cfg的解释

一批训练样本的样本数量，测试时batch和subdivisions以上面部分为准subdivisions=16width=608//width，height固定图片尺寸height=608channels=3momentum
BillisNAN·2020-08-04 07:15

[pytorch学习笔记六] 4种经典优化器效果的比较

学自莫凡PYTHON1.实验结果在同一神经网络中，分别使用4种经典的优化器：SGD、Momentum、RMSprop和Adam实现数据的拟合。训练过程中的误差loss的变化曲线如下图所示。
奔前程的水手·2020-08-03 22:02

TensorFlow2-网络训练技巧

TensorFlow2网络训练技巧文章目录TensorFlow2网络训练技巧简介过拟合与欠拟合过拟合问题动量（Momentum）SGD学习率衰减（learningratedecay）补充说明简介在神经网络这种端到端模型的训练过程中
周先森爱吃素·2020-08-03 12:19

tensorflow2.x实时绘制训练时的损失和准确率

sgd=SGD(lr=float(model_value[3]),decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy
Como0413·2020-08-02 15:54

pytorch学习笔记（十五）————动量与学习率衰减

名称动量（momentum），相当于引入动量前的梯度概念，指示着loss在参数空间下一步要下降的方向和大小。
南风渐起·2020-08-02 14:15

笔记：动手学深度学习pytorch（优化算法进阶，word2vec，词嵌入进阶）

-优化算法进阶-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）。
盛季，夏开·2020-08-02 13:04

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。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 13:52

《动手学深度学习》Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶1.优化算法进阶Momentum在Section11.4中，我们提到，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。
StarCoder_Yue·2020-08-01 10:33

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·2020-08-01 07:57

ADS2015.01破解全记录

问题分析ADS2015.01安装完成后，安装目录>Keysight>ADS2015.01>Momentum>11.40>win32_64>bin下agsl.dll文件忘记替换。
谁是我的小超人·2020-08-01 06:01

pytorch教程batch-normalization解决报错RuntimeError: Expected object of type Variable[torch.FloatTensor]

Users/demons/Desktop/trainingtorch/batch_normalization.py",line25,inbatch_norm_1dmoving_mean[:]=moving_momentum
青城下·2020-08-01 05:04

chrome插件-推荐，好用，不错，必备

SavetoPocket5、一键收纳所有Chrome标签：OneTab6、翻译在哪：划词翻译7、截图&录屏：网页截图:注释&录屏8、维基百科：Wikiwand:WikipediaModernized9、桌面似的任务管理:Momentum1
Cherry9507·2020-08-01 02:44

简述动量Momentum梯度下降

梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的：W=W-αdWb=b-αdb其中α是学习率，dW、db是costfunction对w和b的偏导数。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

pytorch里面的Optimizer和optimizer.step()用法

optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters(),'lr':1e-3}],lr=1e-2,momentum
wang xiang·2020-07-29 23:58

fastai2019深度学习课堂笔记

datasegmentationprogressiveresizingnormalization归一化processors&transformersdatablocks使用均方根误差RMSPE数据增强模型构建16位浮点运算wd-正则化惩罚参数Adam=momentum
ZachhhBweg·2020-07-28 22:33

参数优化

常见的优化器SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adam梯度下降的原理：θn+1=θn−η▽θJ(θ)其
白玉杰·2020-07-28 08:21

吴恩达深度学习笔记(43)-动量梯度下降法（Momentum）

动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）还有一种算法叫做Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数
极客Array·2020-07-28 03:43

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

[ Keras ] ——知识基础：(3) 优化方法

#方法一：设置decaysgd=SGD(lr=0.01,decay=0.225,momentum=0.9,nesterov=True)#这种方法只能进行一次iteration(不是epoch)更新一次。
小小的行者·2020-07-28 00:05

北大TensorFlow2_笔记

训练网络获取最佳参数（反传）应用网络:将网络封装为模型，输入未曾见过的新数据输出分类或预测结果（前传）第二讲:神经网络的优化方法掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用用Python语言写出SGD、Momentum
ManRock·2020-07-22 23:29

各种梯度下降算法及其变体的比较

http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963Karpathy做了一个这几个方法在MNIST上性能的比较，其结论是：adagrad相比于sgd和momentum
Dorts·2020-07-15 18:18

#DeepLearningBook#算法概览之三

Algorithm8.2momentum算法的出现是为了加速SGD。它的思想类似于物理里面的冲量。物体在一段时间内运动的距离的长短不仅
咸鱼酱·2020-07-15 18:16

AdamW, LAMB: 大型预训练模型常用优化器

前言按照时间上的迭代顺序，近些年神经网络先后出现了GradientDescent(GD)、Momentum、AdaptiveGradient(AdaGrad)、RootMeanSquareprop(RMSprop
luv_dusk·2020-07-15 07:51

最值得用的五款 chrome 插件 Vimium momentum The Great Suspender等 附下载地址。

最值得用的五款chrome插件VimiummomentumTheGreatSuspender等附下载地址。文章首发博客转载说明出处。在此推荐我最爱的浏览器和更离不开的这些插件。。挥泪大推荐。。。。chrome下载地址windows62.0.3202.62_chrome_installer_x64.exelinuxgoogle-chrome-stable_current_amd64.deb安装方式：
MaxCentaur·2020-07-15 01:27

tensorflow 滑动平均模型 ExponentialMovingAverage

____tz_zs学习笔记滑动平均模型对于采用GradientDescent或Momentum训练的神经网络的表现都有一定程度上的提升。
tz_zs·2020-07-15 00:42

梯度下降优化器Optimization

目前最常用的优化器有SGD、SGD+momentum、NAG、adagrad，Adam等。1、SGD随机梯度下降算法通常还有三种不同的应用方式，它们分别是SGD、B
tiantiandashi·2020-07-14 23:50

常见机器学习和深度学习优化方法总结

常见机器学习和深度学习优化方法总结机器学习梯度下降法批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD：三种方法使用的情况：牛顿法定义梯度下降法和牛顿法的区别与对比拟牛顿法深度学习momentum
朴树的数·2020-07-14 20:10

Pytorch——梯度下降的变化，数据预处理，权重初始化，防止过拟合

文章目录梯度下降的变化1.SGD随机梯度下降2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam数据预处理1.中心化2.标准化3.PCA主成分分析4.白噪声权重初始化1.随机初始化2.稀疏初始化
我是小杨我就这样·2020-07-13 21:19

RMSProp/Momentum/Adam/AdamW，多种优化器详解及伪代码实现

多种梯度更新方法——都是对GradientDescent的优化传统GDx=x-lr*grad_xAdaGrad——不同方向的梯度应该可以不同为了解决不同方向上梯度涨落速度不一致的情况，所以相当于给每个方向不同的learning_rate。具体每个方向的lr大小要怎么拟定？——之前该方向上grad大的，就给小lr——即梯度变化幅度缓慢，那么就拉开步子大胆走。如上图的公式，历史grad总量和lr大小成
illusion_小驴·2020-07-13 19:27

面经 | Ｂ站20校招算法岗（人工智能与技术部）【三面】

说说AdaGrad，momentum动量，有什么作用？LSTM反向
weixin_38754361·2020-07-13 19:40
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