Momentum 第18页

优化方法总结

SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算

想飞的大兔子·2020-03-18 00:39

好用的Chrome插件

1.Momentum1461311770932.png替换掉Chrome中默认的tab页面，每天一副摄影图片。页面设计的比较精美，看时间很方便，下边的输入框中可以自己填写需要提醒的事项。

小彤花园·2020-03-16 09:06

深度学习调参笔记（trick）

1.Adam学习率0.00035真香；2.SGD+Momentum学习率应当找到合适区间，一般远大于Adam(取1,2,5,10这类数据)；3.提前终止，防止过拟合;4.Ensemble可以显著提高模型性能

穷酸秀才大艹包·2020-03-16 08:00

深度学习之算法（Algorithm）

一、有哪些最优化算法TensorFlow有哪些最优化算法（优化器）image.png二、算法的对比然后参照莫烦大神的对比StochasticGradientDescent(SGD)Momentum向下的惯性

StarsOcean·2020-03-16 08:55

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learningrate都是相同的，如果数据是稀疏的，则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神经网络之所以比较难训练，并不是因为容易进入局部最小，而是因

Baby-Lily·2020-03-15 17:00

Chapter 2.3 optimization(SGD,Momentum,NAG,Adagrad)

本小节将讨论关于网络权值参数更新的集中常见的方法：为什么要optimization这样做的目的是为了找到最合适的W,使得lossfunction的值最小为什么要用梯度下降方法考虑平面中的两个点（A,B)，几何上来说两点间直线距离最短，也就是说点A沿着A,B斜率方向走是最快的。对于多维度空间，每个维度的斜率组合成的向量称为梯度CS231N怎么算梯度方向以SVM的lossfunction为例，同时结合

vincehxb·2020-03-14 05:13

森海塞尔Momentum 2无线蓝牙耳机发布：首次加入主动降噪

【TechWeb】蓝牙耳机正在成为这个时代的潮流，以HiFi名世的耳机厂商也纷纷入局。近日，音频老牌森海塞尔发布MomentumTrueWireless2无线蓝牙耳塞，并首次加入主动降噪功能。MomentumTrueWireles系列乃是森海塞尔一年前在德国发布的首款真无线蓝牙耳机，在受到好评的同时，触控体验和其他设计方面也同样遭人诟病。这次的第二代和上一代相比，体积有了一定程度的缩小，体验不知是

TechWeb·2020-03-14 00:00

Day6- Space and time 讲解

1.momentum；qualityofmotion动量inertanceinertia惯性惰性2.speed速率velocity速度（方向）rate工资每小时20元也叫rate某个量在某段时间里的变化比率

客厅老喵·2020-03-12 02:55

Object Detection API Faster R-CNN学习

900000step:learning_rate=0.0002900000-1200000step:learning_rate=0.000021200000step~:learning_rate=0.000002momentum

赵小闹闹·2020-03-09 20:38

精读|Space and Time Day 4

PartOne听讲解（逻辑和单词）记笔记1.亚里士多德时代：物体运动未考虑到时间、空间的运动impulse（physics）冲量：对一个物体运动状态的改变momentum（physics）动量=物质质量

冥想音·2020-03-07 17:15

Nesterov牛顿动量法

先上结论：1.Nesterov是Momentum的变种。2.与Momentum唯一区别就是，计算梯度的不同，Nesterov先用当前的速度v更新一遍参数，在用更新的临时参数计算梯度。

苟且偷生小屁屁·2020-03-05 13:47

目标管理 | 10个超实用美观的Chrome默认主页替代方案

1.Momentum该主页适合个人使用，搭配美观背景图片，显示您当日目标、代办清单、激

mydjohnson·2020-03-05 09:36

拉选票以什么取胜？

三个学生组织内部团建鼓舞士气当时只接了其中一个团体Focus的传单，在他眉飞色舞的介绍时，另一个团体Momentum的成员大方地过来“抢生意”了，趁机打断Focus转而介绍自己的团体。

芳龄二八·2020-02-27 15:56

Momentum (佑灰)

爱你的岁月是我最后的奇迹继续爱你是我最后的勇气他安静地坐在咖啡厅的角落，翻着书，想着他和文俊辉的初遇。他们是在充满欢呼和引擎声的赛车场认识的。当时文俊辉因为考试失利，满脑子都想发泄自己的小情绪，直接就到了赛车场，“你好，我就买第二场的2号，一百元。”总不能赛车场也失利吧？“看来你是深思熟虑胸有成竹哦。”售票的服务生淡淡调侃，看文俊辉一来就非常坚定地买了号，以为是有备而来。他就是瞎买的，就像有的人撞

七海夏实·2020-02-26 22:33

走进 Cocoon Networks 伦敦生态圈系列— Career Frog职业蛙

走进CocoonNetworks伦敦生态圈系列的第一期介绍了CocoonNetworksLondon内的专注帮助科技公司拓展销售网络的Momentum公司。

职业百答·2020-02-23 07:28

深度学习中常见优化算法学习笔记

最近系统学习了神经网络训练中常见的gradientdescent系列优化算法,现将学习笔记整理如下,主要包括:1.深度学习与单纯的最优化有何不同2.基础的graidentdescent算法3.基于momentum

碌碌无为的人·2020-02-19 12:00

MATLAB神经网络（2）之R练习

1.AMORE1.1newffnewff(n.neurons,learning.rate.global,momentum.global,error.criterium,Stao,hidden.layer

叮叮当当sunny·2020-02-18 11:00

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

rainman999·2020-02-18 09:00

《neural network and deep learning》题解——ch03 其他技术（momentun，tanh）

问题二增加基于momentum的随机梯度下降到network2.py中。增加b_velocity和w_velocitydefdefaul

小爷Souljoy·2020-02-14 18:44

惯性研究的大型review（Two Centuries of Momentum）

TwoCenturiesofMomentum这篇文章非常详细地概述了学术上对惯性研究的历史，描述非常通俗易懂。文中对惯性的分为相对惯性和绝对惯性，绝对惯性有被成为时间序列惯性或者趋势追踪。比较有趣的相对惯性的点在第八节。一个是残差惯性，是将收益率去除三因子模型后的部分使用惯性来建模。另一个是特异性惯性，是将CAPM模型中的alpha部分使用惯性建模。对于绝对惯性部分，比较了一些传统技术指标的方法，

hantian_pang·2020-02-13 08:15

优秀是一种习惯 | App

向左走，还是向右走，还得靠习惯养成一周前，翻译了一篇《养成终身学习的习惯》，那篇来自《哈佛商业评论》，里面提到了一款习惯追踪的App：Momentum，使用它培养自己的习惯，督促自己去执行，妈妈再也不怕你偷懒了

逍影歌·2020-02-08 18:46

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。

zenRRan·2020-02-07 12:09

Pytorch的优化器总结

PyTorch学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器：https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/88988420Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum

ForCLovC·2020-02-06 17:50

无标题文章

由于采用了NoiseGard™混合主动降噪技术和高保真aptX解码器，耳机消除了每一个细微的杂音，呈现更完美的细节，使标志性的MOMENTUM音质更加绚丽。

美渡MIDU·2020-02-05 06:57

Quantitative Momentum(六)：从价格路径来优化动量

一、为什么路径很重要？—以平滑和跳跃为例在梳理能够找到的关于动量选股的所有研究成果后，我们发现改进一般动量策略的核心方法是关注动量股的时间序列特征，也就是观察一只动量股之所以被归类于动量股的路径。在20世纪90年代后期形成、最终于2000年破裂的互联网泡沫内，有许多公司出现了极高的一般动量信号，投资者无法抗拒以极高的估值买入互联网股（可以联想前面提到的当时关于价值投资者和成长投资者的不同境地）。以

AmosDing·2020-02-04 13:00

Quantitative Momentum(五)：制定动量策略的基础

一、短期动量、长期动量和中期动量衡量动量最简单的方法是计算某支股票在某个特定回溯期内的总回报（包括股息等再投资）。而根据回溯期的不同，学术研究一般分为短期动量（最多一个月）、长期动量（如5年/60个月的回溯期）和中期动量（如12个月的回溯期，是我们探讨的重点）。短期动量与短期反转效应：BruceLehman在《Fads，Martingales，andMarketEfficiency》中以1962—

AmosDing·2020-02-04 11:00

pytorch 状态字典:state_dict使用详解

只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum

wzg2016·2020-01-17 17:29

pytorch的batch normalize使用详解

torch.nn.BatchNorm1d()1、BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True)对于2d或3d输入进行BN。

完美妖姬·2020-01-15 15:46

神经网络优化算法的选择

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）

小知识传送门·2020-01-05 17:29

Momentum，RMSprop，Adam算法

Momentum算法解决了这个问题。2MomentumMomentum又叫做gradientdescentwithm

冯凯onmyway·2020-01-04 16:04

Caffe源码-几种优化算法

计算新的动量：history_data=local_rate*param_diff+momentum*history_data\(\nu_{t+1}=lr*\nabla_{\theta_{t}}+m*\

Rule110·2019-12-29 18:00

深度学习第5次作业超参数调试、Batch正则化和程序框架

1.调试处理不同超参数调试的优先级是不一样的，如下图中的一些超参数，首先最重要的应该是学习率α（红色圈出），然后是Momentum算法的β、隐藏层单元数、mini-batchsize（黄色圈出）、再之后是

S_Valley_DiDa·2019-12-23 09:06

梯度下降：SGD vs Momentum vs NAG vs Adagrad vs Adadelta vs RMSprop vs Adam

梯度下降优化基本公式：一、三种梯度下降优化框架这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。（一）BatchGradientDescent批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本。，为训练样本数优点：每次更新都会朝着正确的方向进行，最终能够保证收敛于极值点，因此更新比较稳定。缺点：每次的学习时间过长，训练集很大时会消耗大量内存，且不能进行在线模型参数更新。（二）S

cherryleechen·2019-12-22 06:53

PART2 -W3 超参调试、batch正则化和程序框架

3.1超参调试的简单介绍1.DNN的常见超参（1）学习率☆☆☆☆☆非常重要；（2）训练参数Mini_batch_size☆☆☆比较重要；（3）与优化算法相关的参数：比如momentum的（默认0.9）参数

张向松F·2019-12-20 06:58

【梯度下降法】二：冲量（momentum）的原理与Python实现

前言梯度下降法（GradientDescent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。其基本原理非常简单：沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值（也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值）。但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，LearningRate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。在上篇博客《【梯度下降法】一：快速教程、Python简易实现以及对

monitor1379·2019-12-18 03:50

cs231n## neural-networks-3

agenda梯度检查功能性检查陪护训练过程loss函数train/val准确率参数更新比率激活/梯度分布可视化参数更新SGD,momentum,Nesterovmomentum调优lr每个参数适应的lr

db24cc·2019-12-14 18:14

Tiny-yolo网络修改记录

tiny-yolo网络结构如下[net]#testbatch=1subdivisions=1#train#batch=64#subdivisions=4width=416height=416channels=3momentum

myth_0c21·2019-12-14 02:41

梯度下降

寻找最小的那个损失值，从而可以反推出对应的学习参数b和w）2.加速训练的方法SGDmomentum惯性AdaGrad这种方法是在学习率上面动手脚,使得每一个参数更新都会有自己与众不同的学习率,他的作用和momentum

猴子喜·2019-12-13 08:28

时尚造型10小时续航: 森海发布挂脖式无线入耳式耳机HD1

HD1IN-EARWIRELESSBLACK是其首款挂脖式耳机，归属于森海塞尔MOMENTUM系列，整体设计有着明显的街头装饰感。能够提供10小时续航时间并提供出色的音质。

加美乐素·2019-12-11 20:30

pytorch optimizer小记

1.最简单情况：optimizer=SGD(net.parameters(),lr=0.1,weight_decay=0.05,momentum=0.9)查看一下optimizer参数具体情况：print

江南烟雨尘·2019-12-11 19:00

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (MoCo)

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning一、MethodsPreviouslyProposed1.End-to-endMechanisms方法简介：对于每个mini-batch中的image进行增强，每一张图片经过增强处理都得到两张图片q和$k_+$，这两张互为正样本。采用两个不同的encoder分别对q和diction

snail_1·2019-12-10 20:00

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning一、MethodsPreviouslyProposed1.End-to-endMechanisms方法简介：对于每个mini-batch中的image进行增强，每一张图片经过增强处理都得到两张图片q和$k_+$，这两张互为正样本。采用两个不同的encoder分别对q和diction

SuperLab·2019-12-10 20:00

工具 | 你与大咖的差距也许只是一个浏览器启动页。

Momentum官

西瓜设计研究所·2019-12-08 16:07

talib 中文文档（八）： Momentum Indicator Functions 动量指标

原文地址：TA-LIBdocument翻译地址：https://github.com/HuaRongSAO/talib-documentMomentumIndicatorFunctionsADX-AverageDirectionalMovementIndex函数名：ADX名称：平均趋向指数简介：使用ADX指标，指标判断盘整、振荡和单边趋势。公式：一、先决定股价趋势（DirectionalMovem

HuaRongSAO·2019-11-28 04:35

【量化策略系列基本篇之一】股票动量策略（汇总篇）

添加移动平均动量部分内容（3）修改部分2.1中部分代码错误（4）增加免责声明1.前言1.1相关回顾现在也没啥相关回顾，现在只有一篇作者简介绍（笑哭）OvO[1]作者简介1.2策略简介动量策略中所谓的动量（Momentum

Mikey_Sun·2019-11-04 04:35

为Momentum强有力的服务团队点赞

产品介绍Momentumisapersonaldashboarddesignedtoeliminatedistractionandprovideinspiration,focus,andproductivity.对客服总体评价有需求必反馈，需求如果有意义必采纳。实事求是，态度诚恳，反馈积极主动，富有人情味。问题：InboxTodo的作用耐心回答问题，还给了操作的tip虚心接纳问题问题：一键清空Do

叶世清pageYe·2019-11-02 21:39

Momentum and Impulse

Whywoulditbehurtforyouifyouwerehitbyastoneinsteadofachocolatebar,whentheyarebothmovingatasamespeed?Whywouldyoufeelpainfulifyouwerehitbyaflyingbullet,insteadofastationaryone?Thishassomethingtodowiththe

邵伯远_终身学习者·2019-11-02 09:27

动量交易-价格变动交易指南|翻译解读

呃，课本是找不着了，维基中这样描述：在经典力学里，动量（momentum）是物体的质量和速度的乘积，_公式：p=mv。

随时随地出差·2019-11-01 22:22

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

ciantian·2019-10-30 21:27

学习笔记之——涡旋光束（vortex beam）与轨迹角动量(Orbital angular momentum, OAM)

为了提高光通信系统的信息传输速率，除了可以采用幅度、相位和正交相移键控等传统的调制解调方式之外，光子具有的轨道角动量（OAM）。因此，在通信系统中利用涡旋光束可实现多信道传输，从而提高系统的传输容量与通信速率。本博文为本人学习涡旋光束的学习笔记，仅供本人学习使用。涡旋光束在光通信系统中，对光束的选择尤其重要，以往人们主要研究具有均匀偏振或均匀相位波前的光束。但近年来，一些具有偏振形式、特殊振幅或者

gwpscut·2019-10-19 15:34

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