Momentum

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。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练
Jerry_Jin·2018-08-22 20:00

机器学习各优化算法的简单总结

1梯度下降1.1SGD算法介绍优点缺点1.2Momentum算法介绍优点缺点1.3NestrovMomentum算法介绍优点缺点2自适应方法2.1Adagrad算法介绍优点缺点2.2RMSprop算法介绍优点缺点
AndrewHR·2018-08-18 16:03

基于Pytorch实现深度学习优化算法(Adagrad/RmsProp/Momentum/Adam)

以下介绍深度学习的主要几种参数更新的优化方法1.Adagrad通过引入二阶动量vt=∑i=0t(gi2)v_t=\sqrt{\sum\limits_{i=0}^t(g_i^2)}vt=i=0∑t(gi2)使得学习率ηvt\frac{\eta}{v_t}vtη的更新可以自适应的记性，对于出现频率较低(vt较小v_t较小vt较小)参数采用较大的α更新；相反，对于出现频率较高的参数采用较小的α更新。因此
Saul Zhang·2018-08-12 12:17

MobileBridge Momentum与Crypto Global Capital签署协议

Momentum合作MobileBridgeMomentum与领先的加密投资基金CryptoGlobalCapital签署协议，以加强其建立在区块链上的忠诚度计划生态系统。
31f49a96baef·2018-08-10 16:28

Day4 #100DaysofMLCoding#

2018-08-09今日计划继续学习CS231n2017版复习吴恩达的DeepLearning复习基本概念知识点梯度检验权重初始化指数加权平均(对于时间序列数据)减少噪音偏差修正（避免前期数值太小）momentum
MWhite·2018-08-10 10:20

深度学习——神经网络最优化方法

文章目录最优化方法1-梯度下降GradientDescent2-Mini-BatchGradientdescent3-动量Momentum4-Adam5-总结最优化方法本文只对吴恩达最优化方法中原理部分进行整理
Audior·2018-08-04 17:42

神经网络训练的一些建议（方差和偏差的问题：正则化）

实际上深度学习有很多不同的超参数，之后我们也会介绍一些其他的超参数，如momentum、minibatch
Ding_xiaofei·2018-08-03 10:28

#懂你英语体验#之二：论Flow&Momentum

作为一名对DevelopmentCompetencyEfficiencyProductivity灰常感兴趣的HR非专业人士，常常容易陷入关于提升效率的思考，怎么发展最高效，怎么用图表来思考，怎么用视觉呈现流程或思考pattern。懂你将近5个月，到了Level7，本来因为太耗时间要放弃，这几日却茅塞顿开，找到好的效率提升方法，又给自己注了一针鸡血，在返费的道路上继续前进。游戏学习机制+视觉呈现效率
诺_舟·2018-08-01 21:33

梯度下降算法总结 (FG,SG,SAG,mini-batch,Momentum等等)

1引言机器学习是指通过计算机学习数据中的内在规律性信息，获得新的经验和知识，以提高计算机的智能性，使计算机能够像人那样去决策[1]。通常我们在学习一个模型时首先要收集大量关于这个问题的数据，其目标属性作为样本标签是已知的，记为y.其次根据实际问题建立预测模型，预测模型对样本标签的预测为h(x)，显然y与h(x)之间的误差越小越好，这个误差被称为损失函数。因此，机器学习中的许多问题都可以归结为：计算
Oscar2018·2018-07-23 15:29

深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

翻译|赵朋飞于志鹏校对|庄娴转自|AI研习社虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。机器学习交流群进群的小伙伴请添加微信MLAPython备注（姓名-单位-方向）病态曲率考虑以下损失曲线图。**病态曲率**如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色
机器学习算法与Python学习-公众号·2018-07-20 08:00

深度学习超参数简单理解：learning rate,weight decay和momentum

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：WeightDe
Oliver Cui·2018-07-18 10:49

第 一 门课 神经网络和深度学习（一）

第一门课会以猫作为对象识别第二门课中，学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法。第三门课中，我们将使用两周时间来学习如何结构化你的机器学习工程。
万三豹·2018-07-16 10:31

机器学习中常用优化算法介绍

我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum,NesterovMomen
a52654·2018-07-13 16:19

常用优化算法介绍

我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adam等。
磐创 AI·2018-07-10 19:16

读《一天搞懂深度学习》ppt的笔记

读《一天搞懂深度学习》ppt笔记softmax推荐的开发工具：tips对训练过程：（1）选择合适的损失（2）需要minibatch（3）选择合适的激励函数（4）恰当的学习率（5）momentum对测试数据
lovecencen1893·2018-06-29 17:00

YOLO训练笔记第一篇——YOLOv3训练时打印的日志

中的前部分内容：[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch=64subdivisions=16width=416height=416channels=3momentum
Littlelsu·2018-06-28 14:47

深度学习优化方法-AdaGrad

AdaGrad-Microstrong的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/38298197梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum
Microstrong0305·2018-06-21 10:44

深度学习（DL）基本概念

深度学习中的batchsize、epochs、learningrate、momentum、iteration/step几个术语，这里整理一下，1.batchsize：批大小，每次训练给神经网络喂入的数据量大小
qingdujun·2018-06-10 10:58

TensorFlow三种常用的优化器

tf.train.Optimizertf.train.GradientDescentOptimizertf.train.AdadeltaOptimizertf.train.AdagtadOptimizertf.train.AdagradDAOptimizertf.train.Momentum
perom·2018-06-01 17:46

tensorflow 滑动平均模型 ExponentialMovingAverage

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。
shelley__huang·2018-05-31 19:51

180529 Vgg16的Keras模型结构参数理解

模型定义defFCN_Vgg16_32s(input_shape=None,weight_decay=0.,batch_momentum=0.9,batch_shape=None,classes=21)
hustliu2018·2018-05-29 08:25

深度学习中的优化问题

优化问题简介及挑战1、优化问题简介2、优化问题中的两个挑战(a)、局部最小值(b)、鞍点二、各种参数优化算法1、Mini-batchSGD+LRDecay2、Adagrad3、Adadelta4、RMSProp5、Momentum
man_world·2018-04-28 11:37

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种
江户川柯壮·2018-04-24 22:20

【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

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://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种
郭耀华·2018-04-10 16:00

梯度优化 SGD， BGD，MBD，Adagrad，Adadelta，Momentum，NAG，牛顿法

在腾讯的笔试题中，作者遇到了这样一道题：下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization
碧影江白·2018-04-09 21:49

深度学习---深度学习笔记(七)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:37

深度学习---深度学习笔记(六)：LSTM

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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:56

深度学习---深度学习笔记(五)：循环神经网络的概念，结构和代码注释

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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:31

深度学习---深度学习笔记(四)：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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:49

深度学习---深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数

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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:44

深度学习---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(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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:20

深度学习---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(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 22:05

吴恩达Coursera深度学习（2-2）编程练习

Class2：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化Week2：优化算法目录Class2：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化Week2：优化算法目录1、梯度下降2、Minibatch梯度下降3、Momentum
九方先生·2018-02-26 21:16

深度学习几种优化算法的笔记-一句话理解各种优化算法

SGD没什么好说的Momentum如其名，动量，把历史改变作为动量累加到当前梯度上。动量+
拎着激光炮的野人·2018-01-31 22:26

机器学习之优化算法学习总结

优化算法演化历程机器学习和深度学习中使用到的优化算法的演化历程如下：SGD–>Momentum–>Nesterov–>Adagrad–>Adadelta–>Adam–>Nadam表1优化算法演化过程及其原因表
仰望星空的小狗·2018-01-29 20:14

斯坦福cs231n学习笔记（11）------神经网络训练细节（梯度下降算法大总结/SGD/Momentum/AdaGrad/RMSProp/Adam/牛顿法）

神经网络训练细节系列笔记：神经网络训练细节（激活函数）神经网络训练细节（数据预处理、权重初始化）神经网络训练细节（BatchNormalization）神经网络训练细节（训练过程，超参数优化）通过学习，我们知道，因为训练神经网络有个过程:Sample获得一批数据；Forward通过计算图前向传播，获得loss；Backprop反向传播计算梯度，这个梯度能告诉我们如何去调整权重，最终能够更好的分类图
胡大炮的妖孽人生·2018-01-28 00:51

caffe学习

image_train_val.prototxt"test_iter: 271test_interval: 100base_lr: 0.01display: 20max_iter: 25000lr_policy: "step"gamma: 0.1momentum
运维小成·2018-01-23 11:03

Coursera | Andrew Ng (02-week-2-2.6)—动量 （Momentum ）梯度下降法

该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众
ZJ_Improve·2018-01-19 10:10

pytorch的batch normalize

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·2018-01-19 09:39

8. 深度学习实践：优化（续）

3.2动量（momentum）法
鸟恋旧林XD·2018-01-17 18:54

【TensorFlow】优化方法optimizer总结（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）解析（十三）

本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad,RMSProp,Adam。
brucewong0516·2017-12-19 01:51

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,
易烊三四·2017-12-05 18:12

梯度下降法快速教程 | 第二章：冲量（momentum）的原理与Python实现

北京|深度学习与人工智能研修12月23-24日再设经典课程重温深度学习阅读全文>01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
LeadAI学院·2017-11-30 00:00

深度学习之momentum，RMSprop，Adam优化算法

momentum算法：除了batch/mini-batch/stochasticgradientdescent梯度下降法，还有一种算法叫做momentum梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的地图下降法
物理小乾乾·2017-11-25 09:50

深度学习资料记录

YOLO里面一些参数含义:深度学习中出现nan的情况：过拟合基于深度学习的视频方法法与人体行为识别几种常见激活函数梯度爆炸和梯度消失one-hot编码learningrate，weightdecay和momentum
gzj_1101·2017-11-02 11:42

神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结

然而知道这些并没有什么用，平时多实验才是王道网络优化方法1SGD2Momentum3Nesterov4Adagrad5Adadelta6RMSprop7Adam8Ada
bea_tree·2017-10-09 18:53

【深度学习基础】数字手势识别实验：2.MLP

本实验系列文章目录如下，相关代码（python）托管在我的Github-SIGNSexperiment，欢迎访问；1.任务描述2.MLP3.Momentum4.Batch-Norm5.Dropout6.
Snoopy_Yuan·2017-10-05 21:33

chrome扩展推荐：此刻、今天、最近～一个关于时间管理的扩展 - Momentum

阿北尝试过很多，除了番茄钟和Momentum还在使用，其他都已经丢弃，原因很简单，它俩足够简单。今天给大家介绍的这个Momentum功能体验都是棒棒的。安装完以后点击直接在chrome打
阿北·2017-09-09 00:00

momentum梯度下降

正常的梯度下降是：则梯度下降虽然也是向着最小值（红点）下降，但是按着紫色1号线的轨迹，并且随着迭代次数的增加，a学习率是不断降低的，因此效率并不是很高。我们希望下降的方向就像红色2号线一样，一路向着最小值快速前进。这里我们引入加权平均值的概念，比如一系列数N={n1,n2,…,nn}我们求其加权平均值时：s_0=0s_1=t*s_0+(1-t)*n1s_2=t*s_1+(1-t)*n2……这种形式
ZacharyML·2017-09-01 23:16

神经网络参数更新

【动量更新】（Momentum）这个方法在深度网络上几乎总能得到更好的收敛速度。是从物理角度上对最优化问题得到的启发。
Magic_Anthony·2017-08-25 14:18
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