Momentum

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

深度学习中优化方法—momentum、NesterovMomentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam—订正说明（2019.6.25）：感谢评论留言的同学指正我的一些笔误，现把他们订正过来
天泽28·2020-06-27 03:05

Pytorch框架学习---（4）优化器Optimizer

本节讲述Pytorch中torch.optim优化器包，学习率、参数Momentum动量的含义，以及常用的几类优化器。
steven_zhao1001·2020-06-26 23:00

【AI】求解器SGD、BGD、MBGD等详解

参考博客：*****深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化：****深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta
郭老二·2020-06-26 21:23

梯度下降优化算法的概述：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

梯度下降优化算法的概述：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam最近有用到Adam优化器寻思了解下，找了些博客看看，大多是对比及几个的优劣，看不太懂，于是看了SebastianRuder
友适之·2020-06-26 17:41

【改善神经网络】Lesson 3--超参数调试、batch正则化与程序框架

吴恩达深度学习课程《改善神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年5月29日1.超参数调试1.1超参数至此，神经网络基本的超参数已经遇到了这些（按重要性分类）：第一重要：learningrate第二重要：momentum
王小小小草·2020-06-26 11:14

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
NirHeavenX·2020-06-26 04:48

各种优化算法总结（区别及联系）SGD Momentum NAG Aadagrad RMSprop AadaDelta Adam Nadam

文章是最近整理的一些深度学习优化算法总结，具体参考文献见文章末尾：刚刚开始接触优化算法，林林总总，认识总是很浅薄，但是当你拿过来看的时候，发现从刚刚开始的SGD到现在的adam、Nadam等，原理上其实是相通的。文章目录算法基本框架梯度下降BGDSGDMBGD一阶动量指数加权移动平均值MomentumNAG二阶动量（自适应学习率）AdaGradRMSPropAdaDelta同时引入一阶二阶动量Ad
Way_X·2020-06-25 22:23

2015-8-1 Sklearn, XGBoost,等可重现数据驱动研究平台REP

:HighlyextensibledeeplearningframeworkbasedonTheano"GitHub:O网页链接【开源:基于Theano的CNN实现(dropouts/adagrad/momentum
hzyido·2020-06-25 14:57

NN中的学习技巧之（一）参数的最优化之 Momentum

前面的博文里说了SGD，最基础的一个梯度下降优化算法，在SGD之后还有很多改进版本的算法，比如动量法，下面我降动量法扥别作用于两个函数，第一个是完美凸函数，第二个则是非凸的香蕉函数动量法的参数更新公式：v就是动量，实际上是速度，可以认为是单位质量下的动量第一个式子是说v是上一个v和刚计算出来的梯度的指数加权平均（但是这里我们不要求α+η=1\alpha+\eta=1α+η=1），上一个v的权重是α
doubleslow;·2020-06-25 11:30

主流优化器 Optimizer 详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

商汤实习面试被爆出翔T_T，一问三不知，也让我找到了很多自己的不足...不得不说...现在的水平实在是...太垃圾了...赶紧来学习一下...?在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxi
凤⭐尘·2020-06-25 11:34

梯度下降优化算法

梯度下降优化算法一、简介二、梯度下降方法2.1批量梯度下降法BGD2.2随机梯度下降法SGD2.3小批量梯度下降法MBGD三、传统梯度下降法面临的挑战四、改进的梯度下降算法4.1Momentum4.2Nesterovacceleratedgradient4.3Adagrad4.4RMSprop4.5Adam4.6
一抹烟霞·2020-06-25 07:08

深度学习优化函数详解（0）-- 线性回归问题

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·2020-06-25 02:24

【深度学习基础】梯度下降的优化算法

】梯度下降的优化算法Mini-batch1.定义2.minibatch的超参3.mini-batchsize的选择4.步骤5.BGD,minibatch,SGD的算法收敛性指数加权平均动量梯度下降法（Momentum
two_star·2020-06-25 02:26

pytorch中批量归一化BatchNorm1d和BatchNorm2d函数

classtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True)[source]对小批量(mini-batch)的2d
小白827·2020-06-25 01:01

马云又有新身份了，这是要和汪峰抢头条吗？

这个月早些时候，马云成立了一个新组织，叫“达摩院”，英文就叫AcademyforDAMO如图所示，DAMO是个缩写，它的全称是：Discovery（发现）Adventure（冒险）Momentum（趋势
沪江英语·2020-06-25 01:10

一些吴恩达深度学习教程笔记

下降法1.梯度下降算法2.动量（Momentum）梯度下降法向着最小点的方向加速，与这个方向垂直方向减速v=β∗v+(1−β)∗v=β∗v+(1−β)∗数据tβ越小，就越关注当前数据，也就是曲线的细节动量梯度下降法
无名份的浪漫2018·2020-06-24 19:18

前端也要懂物理 —— 惯性滚动篇

惯性滚动（也叫滚动回弹，momentum-basedscrolling）最早是出现在i
凹凸实验室·2020-06-24 13:57

Keras官方中文文档：规范层BatchNormalization

（批）规范化BatchNormalizationBatchNormalization层keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1,momentum
macair123·2020-06-24 13:29

Momentum、RMSprop、Adam

吴恩达深度学习笔记要说Momentum、RMSprop、Adam这三个优化器就要先讲讲指数加权平均指数加权平均上图是一年中365天的温度变化指数加权平均的等式是：Vt=βVt-1+(1-β)θtθt代表第
lx127372·2020-06-24 10:40

字节/腾讯算法岗暑期实习面经分享

发面经求好运~同时便于复盘字节跳动广告算法(offer)一面（40min）2020.03.1114:00介绍竞赛说说Adam等优化器的区别（从Momentum到RMSprop到Adam以及Adam可能不会收敛
kyle_wu_·2020-06-24 01:44

一文告诉你Adam、AdamW、Amsgrad区别和联系 重点

**序言：**Adam自2014年出现之后，一直是受人追捧的参数训练神器，但最近越来越多的文章指出：Adam存在很多问题，效果甚至没有简单的SGD+Momentum好。
kyle1314608·2020-06-24 01:13

三种梯度下降算法的比较和几种优化算法

博客已迁至知乎，本文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70910873前言这篇文章介绍了三种梯度下降方法的原理与优缺点，详细地讲解了Momentum、RMSprop和Adam
滴水无痕0801·2020-06-23 16:38

机器学习面试第2弹 交叉熵损失vs.平方损失+ 合页损失函数HingleLoss+ 梯度下降函数的比较GD，SGD,Momentum，Adam

1.为什么要用交叉熵损失代替平方损失为什么不用二次方代价函数权值和偏置的偏导数为求导过程偏导数受激活函数的导数影响，sigmoid函数导数在输出接近0和1时非常小，会导致一些实例在刚开始训练时学习得非常慢。为什么要用交叉熵求导结果这个梯度公式与激活函数对z的偏导数无关，只与激活函数作用于z后的输出与期望的输出y有关，从这个梯度公式可以看出输出和期待的输出相差越大，梯度就越大，因此学习速率就会加快。
Hust_Shine·2020-06-23 06:40

keras中的loss、optimizer、metrics用法

lossoptimizermetrics这三个参数有两类选择：使用字符串使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数例如：sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum
·2020-06-22 18:46

【深度学习】TensorFlow学习之路四：几种梯度下降优化算法

【深度学习】TensorFlow学习之路四一、动量下降（Momentum）二、Nesterov加速梯度三、AdaGrad四、RMSProp五、Adam优化算法六、学习率优化方案本系列文章主要是对OReilly
白白的一团团·2020-06-22 16:49

三个PC应用帮你提升日常工作效率

1.Momentum：颜值与实力并存的谷歌浏览器插件Momentum官方的介绍是：Replacenewtabpagewithapersonaldashboardfeaturingtodo,
易烊三四·2020-06-22 11:08

Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

Keras中文文档中对SGD的描述如下：keras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数
·2020-06-22 08:11

Course 2 改善深层神经网络 Week 2 mini-batch梯度下降法、momentum梯度下降和Adam优化算法

优化算法到目前为止，我们始终都是在使用梯度下降法学习，本文中，我们将使用一些更加高级的优化算法，利用这些优化算法，通常可以提高我们算法的收敛速度，并在最终得到更好的分离结果。这些方法可以加快学习速度，甚至可以为成本函数提供更好的最终值，在相同的结果下，有一个好的优化算法可以是等待几天和几个小时之间的差异。  我们想象一下成本函数JJJ，最小化损失函数就像找到丘陵的最低点，在训练的每一步中，都会按照
Reanon·2020-06-22 04:43

Batch Normalization详解和momentum参数理解

论文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf以下博客对batchNormalization的原理,优点和代码解析做了非常清晰的讲解:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313batchNormalization公式注意：上式中的γ和β是两个可以学习的参数（μ是求出的均值，σ是求出的标准差，ε是人为设置的
ygfrancois·2020-06-21 15:24

深度学习方法（二十）：Hinton组最新无监督学习方法SimCLR介绍，以及Momentum Contrastive(MoCo)

本篇文章记录一下最近发表的两个比较类似的无监督representationlearning工作：SimCLR——Hinton组的工作，第一作者TingChenMoCov2——HeKaiming组的工作，第一作者XinleiChenSimCLR该研究一次就把无监督学习（学习后再用于分类等后续任务）的指标提升了7-10%，甚至可以媲美有监督学习的效果。在这篇论文中，研究者发现[4]：多个数据增强方法组
大饼博士X·2020-06-21 14:49

入门神经网络优化算法（六）：二阶优化算法K-FAC

Ablock-wiseKronecker-factoredFisherapproximationApproximatingF~\tilde{F}F~asblock-diagonal参考资料优化算法系列文章索引：入门神经网络优化算法（一）：GradientDescent，Momentum
大饼博士X·2020-06-21 14:49

ipython下运行代码出现 is a built-in class错误

学习率设为0.0001，momentum=0.9。当设定的epoch数目满足的时候，把模型保存，使用命令：torch.save(model,".
tsq292978891·2020-06-21 08:39

机器学习之优化方法

目录gradientdescent梯度下降StochasticGradientDescent随机梯度下降Mini-batchGradientDescent小批量梯度下降Momentum动量技术NesterovMomentumNesterov
IQ等于猪·2020-06-21 07:03

梯度下降优化算法总结

1BatchgradientdescentBGD2-2StochasticgradientdescentSGD2-3Mini-batchgradientdescentMBGD3挑战4梯度下降优化算法4-1Momentum4
shuzfan·2020-06-21 07:10

python实现梯度下降优化算法

友情链接结合numpy及mnist库的简单神经网络演练用numpy构造多种损失函数使用Numpy实现简单二层神经网络实现二层神经网络反向传播文章目录友情链接前言正文SGD算法基础优点缺点简单实现momentum
joker-smart·2020-06-21 06:26

几种常见梯度优化方法

梯度下降法（GradientDescent）动量法（Momentum）共轭梯度法（ConjugateGradient）约束与共轭最优步长Gram-Schmidt方法共轭梯度自然梯度法（NaturalGradient
止于至玄·2020-06-21 04:09

关于在神经网络训练中使用批量归一化（batch_normalization）时遇到的参数

文章目录批量归一化参数momentum参数epsilon参数training实例批量归一化defbatch_normalization(inputs,axis=-1,momentum=0.99,epsilon
枪枪枪·2020-06-20 23:40

前端也要懂物理 —— 惯性滚动篇

惯性滚动（也叫滚动回弹，momentum-basedscrolling）最早是出现在i
凹凸实验室·2020-06-11 08:00

【机器学习】优化器-Adam、Momentum

随机梯度下降BGD，SGD，MBGDBGD每一步迭代都使用训练集的所有内容，会导致数据集很大时，运行速度很慢。相比于BGD，SGD每次随机抽取一个样本，以此来更新参数，SGD计算的更快，但同时也波动更大。折中取mini-batchGD每次计算n个样本，n取值一般在50~200。但mini-batchGD的问题是：不能保证很好的收敛性1）学习率固定，无法动态调整。如果学习率设大了，会一直在最小值附近
YeZzz·2020-06-08 22:00

yolov3详解-模型结构

#Testingbatch=1subdivisions=1#Training#batch=64#subdivisions=2width=416height=416channels=3momentum=0.9decay
alexzhang19·2020-05-08 07:13

吴恩达Deep Learning第二课作业（第二周）

目录链接：吴恩达DeepLearning学习笔记目录  1.GradientDescent  2.mini-batchGradientDescent  3.Momentum  4.Adam  5.Modelwithdifferentoptimizationalgorithms1
七月七叶·2020-04-19 12:15

深度学习（8）：Momentum RMSprop Adam 学习率衰减

指数加权平均对于一个序列a[1]，a[2]…a[3]我们定义一个数组v[],其中v[0]=0v[i]=beta*v[i-1]+(1-beta)*a[i]这个v就叫做a的指数加权平均值可以直观的理解为v[i]代表着a[i]之前的1/（1-beta）组数据的平均值，例如beta为0.9时，v[n]近似代表着v[n-9]-v[n]的平均值然而我们可以发现，由于v[0]=0,导致在计算初期，我们的平均值是
awake020·2020-04-18 23:52

断舍离

Momentum正好每天都会有一条小小的箴言，让苦于不知道该写什么的我能够找到一些“动机”
Vinchent·2020-04-10 13:58

4.8 Interaction 交互 - Momentum Scrolling 动量卷动

Foradvanceduseonly—usetheScrollpatchinstead.SimulatethemomentumphysicsthatpowerstheScrollpatch.Useinafeedbackloopthatintegratesthevelocityofaninteraction.高级模块，可以使用Scroll模块代替。妈呀不知道在说啥....输入口SampleVal
刘板栗·2020-04-08 23:59

雪饼的个人空间 工作日志 正文 【AI实战】手把手教你文字识别（识别篇：LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法）

转载原文https://my.oschina.net/u/876354/blog/3070699REPORT_STEPS=100LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR=0.9MOMENTUM
fireworkseasycold·2020-04-08 16:46

Normalization

BatchNormalization2.BatchNormalization导读3.kerasBatchNormalization层tf.layers.batch_normalization(inputs,axis=-1,momentum
xyq_learn·2020-04-06 16:28

潮流和音质兼得的好耳机—森海塞尔Momentum In-Ear 评测

随着科技的不断发展，蓝牙耳机越来越受到音乐爱好者的青睐，Wireless作为未来耳机的一个发展趋势，越来越多的耳机厂商开始研发各自无线耳机，相比传统有线耳机来说，Wireless耳机除了更加便捷之外，在造型上也更加时尚、年轻化，更容易俘获年轻人的喜好。作为老牌知名音频厂商：森海塞尔，更是早早就推出了旗下新款MomentumIn-EarWireless耳机，下面和笔者一起来详细体验下这款耳机。一、开
科技知乎君·2020-04-02 07:39

礼物 | 节日轰炸的当口，就想给你买买买，请放肆勾选这份清单

森海塞尔Momentum2耳机剁手参考价：1529元没有几个男生不是耳机控，如果从自己的
今日排行榜·2020-03-22 17:45

简单认识Adam优化器

SGD基本公式动量(Momentum)参考链接：https://distill.pub/201
Emerson_G·2020-03-22 13:20

十月书单|迷茫的时候我在读什么书

意大利（图片来源：十月最后一天晚上偶然点开momentum所见）1.《德米安：彷徨少年时》赫尔曼·黑塞我所渴求的，无非是将心中脱颖欲出的本性付诸生活。为什么竟如此艰难呢？
回锦·2020-03-19 07:39
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