Momentum

关键点检测——HrNet网络结构搭建

p=2&share_source=copy_web&vd_source=95705b32f23f70b32dfa1721628d5874importtorch.nnasnnBN_MOMENTUM=0.1classBasicBlock
有温度的AI·2022-12-05 01:55

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-04 21:10

R语言动量交易策略分析调整后的数据

p=18686用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2022-12-04 16:10

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
AI-2 刘子豪·2022-12-04 09:28

pointnet学习（五）train函数，第五、六句

具体实现如下：defget_bn_decay(batch):bn_momentum=tf.train.e
guyuezunting·2022-12-03 16:01

CV工具：可视化工具wandb（三） 实战

完整翻译文档效率太低，以后从实战入手记录重要的信息1.代码示例importwandbconfig=dict(learning_rate=0.01,momentum=0.2,architecture="CNN
X-ocean·2022-12-03 15:48

torchvision.models.resnet18（）得到的resnet18网络分析

0):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum
Idly_style·2022-12-03 15:43

高光谱图像分类论文复现--HybridSNNet

2DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification复现效果：IndianPinestrain_size=0.11024个训练样本optimizer’sstate_dict:‘lr’:0.0005,‘momentum
一条小白鱼·2022-12-03 15:34

【Paper-Attack】MGA：Momentum Gradient Attack on Network

MGA：MomentumGradientAttackonNetwork背景&动机momentum已经在CV等领域得到了应用，但是还没有在图对抗攻击领域被应用。
duanyuchen·2022-12-03 12:11

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？4.四种方法分别用了多长时间？
笼子里的薛定谔·2022-12-03 11:07

pytorch batch norm的running_mean和running_var

defbatch_norm(input:Tensor,running_mean:Optional[Tensor],running_var:Optional[Tensor],training:bool,momentum
grtwa·2022-12-03 09:00

PyTorch四种常用优化器测试

PyTorch四种常用优化器测试SGD、SGD（Momentum)、RMSprop、Adamimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt
想成为风筝·2022-12-02 17:17

优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam

优化器根据优化点不一样可分为三类：基本的梯度下降法包括：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（SGD）动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法
zhaosuyuan·2022-12-02 17:17

torch笔记十 | 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。
Hygge MrYang·2022-12-02 17:16

8.优化器

文章一、优化器1.SGD(Stochasticgradientdescent)2.Momentum3.NAG(Nesterovacceleratedgradient)4.Adagrad5.RMSprop6
booze-J·2022-12-02 17:14

常用的优化器合集

各优化器1、梯度下降法1.1梯度下降（GD）1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、NAG2.2、SGD+Momentum3
小wu学cv·2022-12-02 17:44

【面试总结】常见的优化器

总的来说可以分为三类，一类是梯度下降法（GradientDescent），一类是动量优化法（Momentum），另外就是自适应学习率优化算法。
Icanhearwawawa·2022-12-02 17:44

机器学习中最优化算法总结（理论+实践）

然后发现准确率不错，但是如果想真正研究机器学习，光会用是远远不够的，下面介绍目前机器学习中主流的优化算法：文章目录0、引言1、梯度下降1.1传统梯度下降1.2随机梯度下降（SGD）1.3随机梯度下降变体1.3.1Momentum
努力改掉拖延症的小白·2022-12-02 07:37

深度学习之环境配置 jupyter notebook

LeNet,AlexNet,VGG,Inception,ResNet循环神经网络：RNN,GRU,LSTM,seq2seq注意力机制：Attention,Transformer优化算法：SGD,Adam,Momentum
彭祥.·2022-12-01 19:40

torch.optim 中的优化器

优化器初始化时传入传入模型的可学习参数，以及其他超参数如lr，momentum等。在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯
在西湖雾雨中起舞·2022-12-01 14:05

自监督学习-对比学习-MoCo Momentum Contrast 阅读笔记

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning原文地址：CVPR2020OpenAccessRepositoryhttps://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/He_Momentum_Contrast_for_Unsupervised_Visual_Representa
山城火锅有点甜·2022-12-01 09:59

【学习7】gradient、hessian、batch size、momentum

在criticalpoint（g=0）的地方，绿色方框的这一项会变成0，但是红色框的这项不会变为0.当H是的值全是正数，就是localminima；当H的值全是负数，就是localmaxima；当H的值有正有负，就是saddlepoint。g是一次微分，hessian是二次微分当我们遇到g已经为0，模型无法进行下一步更新，但是又没有达到最低值的时候，可以用H来做。二次微分的特征值入如果出现负数，那
Raphael9900·2022-12-01 04:41

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新，本文主要讨论Mini-Batch算法、Momentum
yasNing·2022-11-29 08:51

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录目标函数三种梯度下降优化框架1、BGD、SGD、mini_batch2、**优缺点对比：**3、**问题与挑战：**优化梯度下降法1、动量梯度下降法（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient
hellobigorange·2022-11-29 08:20

课程笔记：优化器

优化器：管理并更新梯度的参数可学习参数是指：权重或偏置更新策略：梯度下降基本属性：defaults:存储学习率，momentum，weight_decaystate：例如再采用momentum时，会用到前几次更新时使用的梯度
笨笨同学·2022-11-29 01:19

【深度学习】AdaGrad算法

其他更新学习率的方法梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习
qq_43520842·2022-11-28 13:13

【深度学习】小技巧小知识备忘录

0):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1),bias=False)(1):BatchNorm2d(32,eps=1e-05,momentum
梅津太郎·2022-11-28 13:18

# 互信息最大化[视角统一]:Align before Fuse: Vision Language Representation Learning with Momentum Distillation

互信息最大化[视角统一]:AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillation摘要视觉和语言表示学习已经广泛被应用与各种视觉语言任务。现有方法大多数基于Transformer方法的多模态编码器同时进行视觉特征学习（基于区域的图像特征）和文本特征学习。鉴于视觉特征和文本特征之间的语义空间不一致问
Mira-Tableau·2022-11-28 11:40

Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation

ALBEF：AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillation论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.07651代码：https://github.com/salesforce/ALBEF引入了一种对比损失，通过在跨模态注意前融合(ALBEF)来调整图像和文本表示，从
hblg_bobo·2022-11-28 10:45

mmlab中学习率优化参数整理

mmlab中学习率优化参数整理optimizer=dict(type='SGD',lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)lr_config=dict(policy
灰太狼241·2022-11-28 06:54

通俗解释EMA

二、在哪见过深度学习中常见的Adam、RMSProp和Momentum等优化算法内部都使用了EMA，由于使用了EMA这些算法常被称为自适应优化算法，可以随着训练过程的推移，自适应的调整参数的优化方向和步长
Paul-LangJun·2022-11-28 00:38

深度学习优化器演化史

KeyWords：Momentum、AdaGrad、Adam…Beijing,2020AgilePioneer  Optimizeron-line:onepairof(x,y)atatimestep，a
Mr.RottenPeach·2022-11-27 15:16

pytorch手动加入正则

model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=learing_rate,momentum
YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

【多模态】《HiT: Hierarchical Transformer with Momentum Contrast for Video-Text Retrieval》ICCV 2021

《HiT:HierarchicalTransformerwithMomentumContrastforVideo-TextRetrieval》ICCV2021快手和北大的工作，视频文本检索任务，即让视频和文本对齐，已经用于快手的各个场景中。视频-文本对齐方法现有的视频-文本对齐的方法有三类：Two-stream，文本和视觉信息分别通过独立的VisionTransformer和TextTransfo
chad_lee·2022-11-27 02:54

TensorFlow学习笔记5.1——神经网络参数更新方法

又或可以引入动量（Momentum）这一概念…常见的更新方法有：SGD（随机梯度下降）、Momentum（动量）update、Adagrad、RMSprop、Adam。
pissjello·2022-11-26 07:42

[李宏毅老师深度学习视频] 类神经网络训练不起来的四大原因 【手写笔记】

github.com/Bessie-Lee/Deep-Learning-Recodes-LiHongyi类神经网络训练不起来有四个原因，分别是：localminima与saddlepointbatch与momentum
Bessie_Lee·2022-11-25 20:51

2021李宏毅机器学习（3）：类神经网络训练不起来怎么办

1.1如果在训练集上的loss始终不够小1.2如果loss在训练集上小，在测试集上大1.3任务攻略的示意图2局部最小值(localminima)与鞍点(saddlepoint)3批次（batch）与动量（momentum
三耳01·2022-11-25 20:47

李宏毅机器学习打卡Task05：神经网络训练不起来怎么办？

站学习视频地址：李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程（国语版本，已授权）_哔哩哔哩_bilibili一、局部最小值(Localminima)和鞍点(Saddlepoint)二、批次(Batch)和动量(Momentum
陈住气^-^·2022-11-25 20:13

2-3 李宏毅2021春季机器学习教程-类神经网络训练不起来怎么办（二）批次与动量（Batch and Momentum）

上一篇文章2-2李宏毅2021春季机器学习教程-类神经网络训练不起来怎么办（一）局部最小值与鞍点（LocalMinimaandSaddlePoint）介绍了机器学习时训练神经网络的第一个策略。下面介绍第二个策略：批次与动量。目录Review：OptimizationwithBatchSmallBatchv.s.LargeBatchLargerbatchsizedoesnotrequirelonge
双木的木·2022-11-25 20:13

李宏毅机器学习 之 神经网络训练不起来怎么办（五）

二、批次Batch与动量法Momentum1、Batch和Epoch1）随机梯度下降StochasticGradientDescent2）小批量梯度下降Mini-batchGradientDescent3
Arbicoral·2022-11-25 20:40

深度学习修炼（三）——自动求导机制

线性回归的基本元素3.4.3线性模型3.4.4线性回归的实现3.4.4.1获取数据集3.4.4.2模型搭建3.4.4.3损失函数3.4.4.4训练模型3.5后记致谢Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum
ArimaMisaki·2022-11-25 18:50

李宏毅机器学习task05｜网络设计的技巧

神经网络设计的技巧（1）局部最小值localminima、鞍点saddlepoint神经网络设计的技巧（2）批次batch与动量momentum神经网络设计的技巧（3）损失函数的定义也可能有影响/分类问题神经网络设计的技巧
江某1111号机·2022-11-25 12:16

【李宏毅机器学习】task05-网络设计的技巧

文章目录局部最值（LocalMinimum）与鞍点（SaddlePoint）处理鞍点处理局部最小值批次（batch）和动量（Momentum）自动调整学习速率BatchNormalization局部最值
超级虚空·2022-11-25 12:40

优化方法对比，SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam

  优化方法SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam的大致对比。
夢の船·2022-11-25 10:04

李宏毅机器学习-神经网络设计（2021版）

2.批次（Batch）与动量(Momentum)左边没有用batch，右边是使用了batch的。左边的更新所要花的时间更长，结果更加稳定；右边花费的时间短，但是有噪声
Maydayz·2022-11-25 10:56

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
HBU_David·2022-11-25 10:39

李宏毅机器学习笔记-2022spring

定义损失函数3.优化参数（Loss最小）对上例的改进Hardsigmoid多层的神经网络Lecture2调优模型的思路训练数据Loss过大训练数据Loss过小局部最小值与鞍点鞍点局部最小值训练技巧（Batch&Momentum
jwj1342·2022-11-25 07:03

【深度学习】5 优化算法：mini-batch、Momentum、RMSprop、Adam、学习率衰减

1引言历经调试，我们已经建立了一个精确的信息汇总以及决策生成的组织架构，但是光精准还是不够的，要讲究效率。于是我们成立了不同的部门，将公司千千万的员工划归至不同的部门，对于某个时间，各个部门以其专业视角来看待问题。除此之外，还有什么能提高决策生成的效率的方法呢？迭代是一个高度依赖经验的过程，但是也存在一些手段提高迭代的效率。本文内容主要包括两个方面，一是mini−batchmini-batchmi
杨keEpsTrong-·2022-11-25 05:46

优化算法之梯度下降算法整理

目录1介绍2优化方法2.1GD2.2SGD2.3mini-batchGD2.4Momentum2.5AdaGrad2.6RMSProp2.7Adam3总结1介绍梯度下降(GradientDescent)
予以初始·2022-11-25 00:37

深度学习优化方法-AdaGrad 梯度下降

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）、Nesterov动量法有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。
weixin_ry5219775·2022-11-24 12:39
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