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Momentum
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
r语言
开发语言
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
算法
python
开发语言
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
pointnet
tensorflow
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
计算机视觉
深度学习
视觉检测
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
高光谱图像分类
神经网络
pytorch
【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
Paper
Notes
Attack
Attack
Paper
Notes
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
DL实验
算法
python
开发语言
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
深度学习
人工智能
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
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2022-12-02 17:17
深度学习
pytorch
tensorflow
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
baseknowledge
机器学习
深度学习
神经网络
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
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2022-12-02 17:16
torch笔记
神经网络
8.优化器
文章一、优化器1.SGD(Stochasticgradientdescent)2.
Momentum
3.NAG(Nesterovacceleratedgradient)4.Adagrad5.RMSprop6
booze-J
·
2022-12-02 17:14
keras
人工智能
深度学习
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+
Momentum
3
小wu学cv
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2022-12-02 17:44
优化器
机器学习
深度学习
人工智能
【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
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2022-12-02 17:44
机器学习
深度学习
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1.3.1
Momentum
努力改掉拖延症的小白
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2022-12-02 07:37
人工智能
算法
python
神经网络
机器学习
人工智能
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.
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2022-12-01 19:40
Python
深度学习
深度学习
jupyter
python
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
深度学习
pytorch
torch.optim
优化器
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
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2022-12-01 09:59
无监督学习
深度学习
计算机视觉
人工智能
【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
学习
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
深度学习
深度学习
神经网络
算法
机器学习
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
时间序列预测算法
机器学习和深度学习
python
开发语言
傅里叶变换
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
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2022-11-29 01:19
pytorch课程
【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
deep
Learning
深度学习
算法
人工智能
【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
机器学习
动手学深度学习
python
深度学习
pytorch
# 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
多模态
深度学习
人工智能
深度学习
机器学习
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
深度学习
人工智能
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
MMLab学习
学习
人工智能
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
最优化方法
概率与统计
人工智能
深度学习
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
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2022-11-27 15:16
数学基础知识
深度学习
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
深度学习技巧
【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
多模态
论文解读
CV
transformer
深度学习
人工智能
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
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2022-11-26 07:42
TensorFlow
神经网络
深度学习
[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
学习ML+DL
深度学习
神经网络
人工智能
momentum
learning
rate
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
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2022-11-25 20:47
机器学习
深度学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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^-^
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2022-11-25 20:13
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
回归
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
李宏毅机器学习笔记
AI
笔记
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
python
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
Momentum
1、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
机器学习
深度学习
机器学习
batch
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
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2022-11-25 18:50
机器学习
python
深度学习
线性回归
人工智能
神经网络
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
【机器学习】
学习记录
经验分享
机器学习
人工智能
【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
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2022-11-25 12:40
李宏毅机器学习
深度学习
人工智能
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
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2022-11-25 10:04
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
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
笔记
神经网络
深度学习
机器学习
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
算法
python
numpy
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
机器学习
机器学习
人工智能
【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
深度学习
算法
深度学习
人工智能
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-batchGD2.4
Momentum
2.5AdaGrad2.6RMSProp2.7Adam3总结1介绍梯度下降(GradientDescent)
予以初始
·
2022-11-25 00:37
机器学习
机器学习
深度学习
算法
人工智能
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
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2022-11-24 12:39
nn.BatchNorm2D() 详细解析
nn.BatchNorm2D()详细解析paddle.nn.BatchNorm2D(num_features,
momentum
=0.9,epsilon=1e-05,weight_attr=None,bias_attr
un_lock
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2022-11-24 10:07
人工智能
机器学习
paddle
batchNorm2D
神经网络
机器学习
pytorch:nn.BatchNorm1d()用法介绍
torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,
momentum
=0.1,affine=True,track_running_stats=True)num_features
明日何其多_
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2022-11-24 10:37
pytorch
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