Momentum 第16页

莫烦pytorch学习之问题记录与总结

目录一、三分类问题二、创建网络结构部分，还有另一种形式，如下：三、pytorch中save_model和load_model:四、batch批量数据读取五、pytorch测试SGD、Momentum、RMSprop

QianLingjun·2020-07-12 15:52

深度学习笔记(一)：logistic分类

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad

multiangle·2020-07-12 04:47

深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释深度学习笔记(五)：LSTM深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型最近在看Google的DeepLearning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用

multiangle·2020-07-12 04:16

吴恩达《深度学习》第二课第三周笔记

改善神经网络之超参调试、batch正则化和编程框架一、调试处理超参数：alpha（学习速率），alpha_decay（学习率衰减率），beta（momentum），beta1，beta2，epsilon

冲动老少年·2020-07-12 03:32

机器学习各类优化算法总结

1Intro2一阶优化算法2.1GradientdescentBatchGradientDescentStochasticGradientDescentMini-batchGradientDescent2.2Momentum2.3Nesterovacceleratedgradient

一枚小码农·2020-07-11 23:15

不同优化器下BP神经网络与LR的MNIST识别情况比较

神经网络与LR的MNIST识别情况比较引言各类优化器(Optimizer)介绍：1.BatchGradientDescent（BGD）2.Mini-BatchGradientDescent（MBGD）3.Momentum4

Yesterjunior·2020-07-11 20:17

量化金融分析AQF（9）：动量策略-Momentum Strategy

目录一、动量策略描述1.1策略思想1.2过去收益好的定义二、动量策略代码实现1.数据准备2.策略开发思路3.策略可视化4.策略优化之思路——参数优化和穷举5.参数寻优——使用离散Return计算方法一、动量策略描述1.1策略思想动量效应：由Jegadeesh和Titman（1993）提出，他们认为：股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票，在未来依旧会取得高于平均的收

陈宸-研究僧·2020-07-11 17:06

Deep Learning for Nature Language Processing --- 第六讲

OverviewToday:一些有用的策略和技巧：1.多任务学习（multi-tasklearning）2.非线性函数（Nonlinearities）3.检查求导是否正确（gradientcheck）4.Momentum

Xiaomin-Wu·2020-07-11 13:38

numpy实现逻辑回归以及梯度下降优化算法

H逻辑回归及其损失梯度下降训练数据:逻辑回归及其损失为什么采用交叉熵损失也就是二项分布参数化的极大似然估计:参考博文梯度下降参考:神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad

JayShaun·2020-07-11 12:04

神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp到Adam

Z梯度下降（GradientDescent）带动量的梯度下降（GradientDescent+Momentum）NesterovMomentumAdaGradRMSPropAdam梯度下降（GradientDescent

JayShaun·2020-07-11 12:32

optimizer for neural nets

本文主要对Momentum和adaptivelr进行介绍Pytorch实现Momentum的方式Regularmomentumpk+1=βk^pk+∇fi(wk)p_{k+1}=\hat{\beta_k

转行的炼丹师·2020-07-11 09:29

最全的机器学习中的优化算法介绍

这些常用的优化算法包括：梯度下降法（GradientDescent），共轭梯度法（ConjugateGradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad

昨夜带月·2020-07-11 01:07

11_Training Deep Neural Networks_2_transfer learning_RBMs_Momentum_Nesterov AccelerG_AdaGrad_RMSProp

11_TrainingDeepNeuralNetworks_VarianceScaling_leakyrelu_PReLU_SELU_BatchNormalization_Reusinghttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/106935910TransferLearningwithKerasLet’slookatanexample

LIQING LIN·2020-07-10 22:54

机器学习基础04常见的机器学习优化算法

目录1.SGD2.Momentum动量法3.NesterovMomentum牛顿动量法4.Adagrad5.RMSprop6.Adam1.SGD我们通常所说的SGD，指的是小批量随机梯度下降算法。

山野村夫_pro·2020-07-10 19:41

过拟合和欠拟合及其解决办法

欠拟合：欠拟合表示模型在训练集上的表现比较差，具体表现就是模型在训练集上的误差比较大，原因就是模型表现不了数据欠拟合的缓解办法：采用更大的模型使用更多的特征使用更好的优化算法，比如说加入momentum

Yunhui Zeng·2020-07-09 06:16

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·2020-07-09 03:24

深度学习优化算法解析(Momentum, RMSProp, Adam)

深度学习的优化算法主要有GD，SGD，Momentum，RMSProp和Adam算法吧，还有诸如Adagrad算法，不过大同小异，理解了前面几个，后面的也就引刃而解了。GD算法，SGD算法以及min

__William__·2020-07-09 00:14

(16)[ICLR15] ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

关联：Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adabound。ABSTRACT&INTRODUCTION摘要介绍了一种基于低阶

gdtop818·2020-07-08 18:47

深度学习中的RMSprop算法原理

在https://blog.csdn.net/gaoxueyi551/article/details/105238182一文中，说明了基于Momentum的算法，本文介绍的RMSprop算法的引入背景和

Paul-LangJun·2020-07-07 08:47

深度学习中的Momentum算法原理

一、介绍在深度学习中，Momentum（动量）算法是对梯度下降法的一种优化，它将物理学中物体的运动理论和梯度下降相结合，其特点是直观易懂，已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。

Paul-LangJun·2020-07-07 08:47

深度学习优化算法（2）—— Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

的升级（在RMSProp的基础上维护了一个额外的状态变量，用于替换学习率参数）Adam：动量+RMSProp+偏差修正算法可视化深度学习各种算法可视化1.gif深度学习各种算法可视化2.gif动量算法（Momentum

LaLa_2539·2020-07-07 07:55

RMSprop、动量梯度下降法与Adam优化 [Andrew Ng 深度学习笔记]

有多种方法可以实现动量梯度下降法（Momentum）此处用了指数加权平均的更新方法因为纵轴有许多摆动，在求平均的时候都可以被抵消，最后几乎等于0，所以纵轴的学习被减缓

Originum·2020-07-06 23:27

深度学习知识点（3）：优化改进版的梯度下降法

目录1、Adagrad法2、RMSprop法3、Momentum法4、Adam法参考资料：发展历史简括：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。

zhouge000·2020-07-06 12:13

Global Sparse Momentum SGD for Pruning Very Deep Neural Networks 论文阅读笔记

GlobalSparseMomentumSGDforPruningVeryDeepNeuralNetworksIntroduction这篇论文来自NIPS19，虽然做的是非结构化的剪枝，但是可以直接迁移到结构化剪枝上去做。这篇paper的方法我觉得是非常简单奏效的，作者提出了将网络中的权重动态地进行分类，在一个batch的训练中，用一阶泰勒展开来判断对一个权重进行剪枝会对最终的输出造成多少影响，对

CrayonShinXmu·2020-07-06 03:47

图解深度学习-梯度下降法优化器可视化(SGD, Momentum,Adam, Adagrad and RMSProp)

图解深度学习-梯度下降法优化器可视化(SGD,Momentum,Adam,AdagradandRMSProp前言定义了4个基本函数机器学习原理原始的梯度下降算法带动量的梯度下降算法带惯性的梯度下降算法Adagrad

王伟王胖胖·2020-07-05 19:03

caffe中参数设置的解析

lenet_solver.prototxt:net:"examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"test_iter:100test_interval:500base_lr:0.01momentum

迷上微笑·2020-07-05 18:53

清华直博，10年深耕于Al，对话自动驾驶独角兽创始人

“Momenta是一个英文名，源自momentum，中文名称是“初速度”。“速度”前面加了一个“初”字，是希望公司不管是10年，还是100年，始终能保持初心，保持公司刚成立时阳光灿烂的样子。”

数据派THU·2020-07-05 14:53

小白自学机器学习----2. 模型改进思路总结

处理数据2.设计模型：神经模块叠加，激活函数选择3.损失函数：评估模型是否优秀4.优化函数：通过最小化损失函数，调整神经模块中的参数，一般为GD（梯度下降）、SGD（随机梯度下降）、Adam(Ada+Momentum

沉迷学习的小龙虾·2020-07-05 06:12

【深度学习基础】数字手势识别实验：1.任务描述

Snoopy_Yuan·2020-07-04 08:34

量化投资 — 简单动量策略（Momentum Strategy）

动量策略-MomentumStrategy0.引库importnumpyasnpimportpandasaspdimporttushareastsimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornplt.style.use('seaborn')importmatplotlibasmpl%matplotlibinlinempl.rcParams['font.famil

Harold Wang·2020-07-02 02:13

深度学习优化器的原理总结（SGD/SGD with momentum/Adagrad/AdaDelta/RMSProp/Adam/Nadam）

优化器的框架：目标函数关于当前参数的梯度;根据历史梯度计算一阶动量与二阶动量：;;计算当前时刻的下降梯度：;根据更新参数：;现在我们来一个个分析现有的优化器，如何套入以上的框架。简单来说，它们的区别就在于和的定义。SGD特点：没有使用动量，收敛慢，容易陷入局部极值。因为SGD没有利用动量，那它的梯度更新直接等于;没有利用动量;SGDwithMomentum带动量的SGD特点：利用了梯度的动量，收敛

panda爱学习·2020-07-01 12:55

Keras学习笔记三：BatchNormalization层和融合层（Merge层）

该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1,momentum

zhuzuwei·2020-06-30 17:44

AlexNet论文总结与实现-2012

：AlexNet论文翻译ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks文章虽然发表在12年，但文章中提到的Relu、Dropput，momentum

alexzhang19·2020-06-30 07:04

深度学习面试题常见问答

优化算法SGD、Momentum、NesterovMomentum（也称作NAGNesterov

ygfrancois·2020-06-30 07:35

Pytorch中的Batch Normalization layer踩坑

1.注意momentum的定义Pytorch中的BN层的动量平滑和常见的动量法计算方式是相反的，默认的momentum=0.1x^new=(1−momentum)×x^+momemtum×xt\hat{

机器AI·2020-06-30 00:52

入门神经网络优化算法（五）：一文看懂二阶优化算法Natural Gradient Descent（Fisher Information）

目前有计划的包括：入门神经网络优化算法（一）：GradientDescent，Momentum，Nesterovacceleratedgradient入门神经网络优化算法（二）：AdaptiveOptimizationMetho

大饼博士X·2020-06-29 23:03

入门神经网络优化算法（一）：Gradient Descent，Momentum，Nesterov accelerated gradient

梯度下降基于梯度的优化算法，Gradientbasedoptimization，也往往被称为一阶优化算法。所以很容易猜到，还有二阶优化算法等的高阶优化算法，但是在实际应用中，基于梯度的一阶优化算法是目前的绝对主流方法（当前是，2~3年以后未必），本文就重点罗列一下基于梯度的优化算法。最典型以及简单的是：梯度下降算法。梯度下降法是神经网络求解优化中最常用的一类算法（实际上是在数值优化方法里的一种常用

大饼博士X·2020-06-29 23:02

深度学习——优化算法

有哪些优化算法Mini-Batch梯度下降Momentum动量梯度下降法RMSpropAdam提升算法其中Adam提升算法是Momentum和RMSprop两种相结合的算法，接下来我们会依次介绍这四种算法

2014乘风破浪2014·2020-06-29 20:35

DL知识拾贝（Pytorch）(四)：DL元素之三：优化器

文章目录1.什么是梯度下降2.梯度下降的三种衍生算法2.1批量梯度下降法（BGD）2.2随机梯度下降法（SGD）2.3小批量梯度下降法（MBGD）3.优化方法3.1Momentum动量法3.2NAG算法

贝壳er·2020-06-29 19:12

神经网络调参技巧

在使用神经网络时有许多参数需要调整，比如学习速率、Momentum（动量梯度下降法）的参数beta，Adam优化算法的参数，beta1，beta2，神经网络层数，不同层中隐藏单元数量，学习率衰减等。

一路前行1·2020-06-29 17:03

深度学习：梯度下降优化算法

文章目录1、梯度下降1.1、Batch梯度下降1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、Mini-batch梯度下降2、梯度下降优化算法2.1、Momentum2.2、Nesterov加速梯度2.3、Adagrad2.4

牛顿爱吃香蕉·2020-06-29 01:30

优化算法：动量梯度下降+RMSprop+Adam算法+学习率衰减

原作：http://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/7728427.html动量梯度下降法(Momentum)另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法.基本思想

Qidian213·2020-06-27 09:07

神经网络优化算法如何选择Adam，SGD

优化算法，如下：optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost)但是在使用caffe时solver里面一般都用的SGD+momentum

Camaro_XL·2020-06-27 09:59

ELC4 words(3)

(c/u)119skyrocketv.120obsessedadj.121momentum

池远Jenny·2020-06-27 08:52

机器学习 SGD Momentum RMSprop Adam 优化器对比(pytorch)

下面直接给出代码,中间带有我个人的注释:#-*-coding:utf-8-*-#4种优化器的对比importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt##优化器的对比LR=0.01BATCH_SIZE

JohnnyLiao_WJ·2020-06-27 06:14

Batch 、Batch_Size、weight decay、momentum、normalization和正则化的一些理解和借鉴

整理一下之前看过的内容，方便后面忘记时查询。谈谈深度学习中的Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有Batch_Size这个参数？Batch的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集（FullBatchLearning）的形式，这样做至少有2个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表

曉a_寧·2020-06-27 05:09

超参数momentum与weight-decay的作用

二、momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为x←

maocaisheng·2020-06-27 05:29

CS231n笔记5--Weights Update 与 Dropout

Dropout参数更新WeightsUpdate学习率是怎么来的随机梯度下降-StochasticGradientDescentBatch与SGD的合体Mini-BatchGradientDescent再给力点Momentum

LiemZuvon·2020-06-27 04:07

深度学习优化算法实现(Momentum, Adam)

目录Momentum初始化更新参数Adam初始化更新参数除了常见的梯度下降法外，还有几种比较通用的优化算法；表现都优于梯度下降法。

萝卜地里的兔子·2020-06-27 04:26

深度学习优化算法演变

闹闹的BaBa·2020-06-27 03:09

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