Optimizer

机器学习入门——常用优化器(Optimizer)的种类与选择

经过前面的学习我们已经了解人工神经网络的基本构造，并定义了评价神经网络优劣的指标——代价函数，接下来要做的就是通过优化器不断改进神经网络来使代价函数最小，而TensorFlow已经为我们提供了几种常用的优化器：tf.train.Optimizertf.train.GradientDescentOpt
YukinoSiro·2022-10-30 11:07

收藏版｜史上最全机器学习优化器Optimizer汇总

转载于收藏版｜史上最全机器学习优化器Optimizer汇总-掘金(juejin.cn)作者：苏学算法链接：https://juejin.cn/post/7084409806492008456来源：稀土掘金著作权归作者所有
m0_61899108·2022-10-30 11:37

总结机器学习优化器Optimizer

首先，为什么需要优化器（Optimizer）这个东西呢，因为许多问题都是需要“优化”的（当然也包括35岁的你我--好残忍的现实）。人生中，你经历的很多事都可以有一个目标函数（诸如买到房子，
tt姐whaosoft·2022-10-30 11:06

优化器 optimizer

优化器optimizeroptimizer优化器，用来根据参数的梯度进行沿梯度下降方向进行调整模型参数，使得模型loss不断降低，达到全局最低，通过不断微调模型参数，使得模型从训练数据中学习进行特征提取的能力
be_humble·2022-10-30 11:06

Vue虚拟dom被创建的方法

/optimizer'import{generate}from'.
·2022-10-27 20:31

pytorch基础知识

.教程https://pytorch.apachecn.org/#/docs/1.7/043搭建神经网络定义神经网络，得到一个model定义损失函数：torch.nn.xxLoss定义优化器，构造一个optimizer
理心炼丹·2022-10-27 17:49

【pytorch】optimizer（优化器）的使用详解

目录1创建一个Optimizer一个简单的例子：求目标函数的最小值Per-parameter的优化器2Takinganoptimizationstep开始优化optimizer.step(closure
学渣渣渣渣渣·2022-10-27 11:24

基于海马优化算法的函数寻优算法

算法伪代码二、仿真实验与结果分析三、参考文献一、理论基础1、海马优化算法文献[1]以自然界中海马的运动、捕食和繁殖行为为灵感，提出了一种新的基于群体智能的元启发式算法——海马优化算法(Sea-horseoptimizer
心️升明月·2022-10-25 19:42

【AI安全之对抗样本】深度学习基础知识（二）

文章目录00前言01深度学习训练过程02优化器（optimizers）2.1梯度算法2.2常用的优化器2.2.1SGD2.2.2Adagrad2.2.3Adadelta2.2.4RMSprop2.2.5Adam2.3
吃_早餐·2022-10-25 14:36

torch做目标检测时报错 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 原因和解决方法

File"main_train_detection.py",line232,inmain(params)File"main_train_detection.py",line201,inmaintrain_one_epoch(model,optimizer
Huatsing Liu·2022-10-25 07:38

YOLOv5数据增强方式

finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)余弦退火超参数momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1学习率动量weight_decay:0.0005#optimizerweightdecay5e
雪孩·2022-10-24 10:05

Pytorch学习——常用优化器区别和优缺点

使用importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=eval(LR_G))典型的梯度下降法GD(gradientdescent
哆啦A梦！！！·2022-10-24 07:54

神经网络深度学习（三）优化器

)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent)及批量梯度下降法(BGD,BatchGradientDescent)；动量优化法：包括标准动量优化方法（MomentumOptimizer
china1000·2022-10-22 07:36

Vue虚拟dom是如何被创建的

/optimizer'import{generate}from'.
·2022-10-21 09:30

Vue模板是怎样编译的

/optimizer'import{generate}from'./codegen/index'import{createCom
·2022-10-19 16:23

基于猎人猎物优化算法的函数寻优算法

文章目录一、理论基础1、猎人猎物优化算法2、HPO算法流程图二、仿真实验与结果分析三、参考文献一、理论基础1、猎人猎物优化算法本文提出了一种新的基于种群的优化算法—猎人猎物优化算法(Hunter–preyoptimizer
心️升明月·2022-10-16 07:44

Mysql高级调优篇——第二章：Explain执行计划深度剖析

1、MysqlQueryOptimizer这个名称在前言部分我在Mysql的整体架构中介绍过，称为查询优化器；这个查询优化器在绝大多数的公司，是不会做任何修改和扩展的，因为业务不需要，大牛请不起等因素，
风清扬逍遥子·2022-10-15 13:54

[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练

本片内容引自莫烦Python常用的优化器有SGDMomentumAdaGradRMSPropAdamSGD下图是不使用优化器情况下，所有的数据直接抛给卷积神经网络去计算，这样会带来巨大的运算量。所以我们提出了SGD的方式，将DATA分成一批一批的数据喂入网络，加速了神经网络的训练。Momentum传统的学习方式，W减去学习率成一个校正值，这种方法如下图一样，曲曲折折最终才能到达最优点。我们提出Mo
zlsd21·2022-10-15 07:57

深度学习基础_常见优化器

常见的优化函数优化器(optimizer)
涂兆诚·2022-10-15 07:54

收藏版｜最全机器学习优化器Optimizer汇总

前言首先，为什么需要优化器（Optimizer）这个东西呢，因为许多问题都是需要“优化”的（当然也包括未来35岁的你我）。
人工智能与算法学习·2022-10-15 07:53

机器学习 - 各种优化器 optimizer

先修知识：牛顿法和拟牛顿法可以看我之前写的文章：https://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/1131120261.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientD
愉贵妃珂里叶特氏海兰·2022-10-15 07:53

深度学习Optimizer优化器小结

深度学习Optimizer优化器总结简介代码优化器算法介绍1.SGD2.Adagrad3.RMSprop3.Adadelta5.Adam6.Adamax7.NAdam8.RAdam9.AdamW*其它小结禁止任何形式的转载
球场书生·2022-10-15 07:17

深度学习基础知识——optimizer总结

1.训练方法：（1）批/梯度下降法GD（gradientdescent）梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种常用方法，比较适用于控制变量较多，受控系统比较复杂，无法建立准确数学模型的最优化控制过程。是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。在机器学习中，GD主要用于降低模型输出和真实输出之间的损失/误差，迭代模型结构。随机梯度下降是随机取样替代完整的样本，主要作用是提高迭代速度，避免陷入
m0_49089298·2022-10-15 07:43

一文详解Pytorch中的优化器Optimizer

本文将结合源码与代码示例详细解析Optimizer的五大方法。1.前言优化器主要用在模型训练阶段，用于更新模型中可学习的参数。
AI算法小喵·2022-10-15 07:12

深度学习中的优化函数optimizer SGD Adam AdaGrad RMSProp

当前深度学习中使用到的主流的优化函数有：1.BGD（BatchGradientDescent）,SGD（StochasticGradientDescent）和MBGD（Mini-BatchGradientDescent）2.Momentum&NesterovMomentum3.AdaGrad4.RMSProp5.Adam1.BGD（BatchGradientDescent）,SGD（Stochas
donkey_1993·2022-10-15 07:41

【深度学习】一文详解Pytorch中的优化器Optimizer

torch.optim[1]提供了多种优化器接口，比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等，Optimizer是所有这些优化器的父类。
风度78·2022-10-15 07:11

深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta

optim的一些理论基础1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为0.2.专有名词SGD在第四步中，参数的更新就是pytorch中的optim(优化过程)，现在都是随机梯度下降，即每次更新是通过随机抽样来更新参数(总数的一小部分，简称为
disanda·2022-10-15 07:10

深度学习之optimizer优化器

optimizer优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题。很多优化问题并不存在解析解，而需要使用基于数值方法的优化算法找到近似解，即数值解。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-10-15 07:39

深度学习之:优化器 (optimizer)

深度学习之:优化器(optimizer)我们知道,越复杂的神经网络,越多的数据,需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多.原因很简单,就是因为计算量太大了.可是往往有时候为了解决复杂的问题,复杂的结构和大数据又是不能避免的
AndrewZhou924·2022-10-15 07:09

深度学习基础之优化器（optimizer）的介绍

文章目录前言SGD(随机梯度下降法）MomentumAdaGradRMSpropAdamMNIST手写数据集四种方法对比总结参考前言神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解（无法使用那种通过解数学式一下子就求得最小值的方
Icy Hunter·2022-10-15 07:36

pytorch：子模型参数冻结 + BN冻结

需要完全冻结某部分的weight与BN层  加载预训练模型时，如果只将para.requires_grad=False，并不能完全冻结模型的参数，因为模型中的BN层并不随loss.backward()与optimizer.step
CV科研随想录·2022-10-13 07:43

SQL优化思路+经典案例分析

慢查询日志记录慢SQLexplain分析SQL的执行计划profile分析执行耗时OptimizerTrace分析详情确定问题并采用相应的措施1.1慢查询日志记录慢SQL如何定位慢SQL呢、我们可以通过慢查询日志来查看慢
肥肥技术宅·2022-10-08 20:11

YOLOV5代码解析——优化器

YOLOV5代码解析——优化器摘要本博文用来记录yoloV5优化器的设置，文章通过yolov5官方代码解析optimizer优化器的用法。
云深安小生·2022-10-08 17:58

PostgreSQL 源码解读（32）- 查询语句#17（查询优化-表达式预处理#2）

表达式预处理主要的函数主要有preprocess_expression和preprocess_qual_conditions（调用preprocess_expression），在文件src/backend/optimizer
cuichao1900·2022-10-07 16:42

&3_神经网络基本操作（快速搭建 保存提取 批训练）

神经网络基本操作快速搭建保存提取保存提取提取网络提取参数批训练BATCH_SIZEOptimizer优化器快速搭建#method1第一种搭建方式classNet(torch.nn.Module):def
Mafia.M.A·2022-10-05 15:57

MySQL执行计划详解

其中JOIN类表示一个查询语句块的优化和执行，每个select查询语句（即Query_block对象）在处理的时候，都会被当做JOIN对象，其定义在sql/sql_optimizer.h。
·2022-09-28 19:12

基于阿奎拉鹰优化算法的函数寻优算法

（4）Step4：缩小开发(X4X_4X4)2、AO算法伪代码二、仿真实验与结果分析三、参考文献一、理论基础1、阿奎拉鹰优化算法本文提出了一种新的基于种群的优化方法，称为阿奎拉鹰优化算法(AquilaOptimizer
心️升明月·2022-09-27 07:53

完美解决初次使用NAS官网模型实例代码时报错cannot import name Ordered dictionary from typing

刚装好NNI，想试下官网神经网络架构搜索的模型，结果就报了这个莫名其妙的错（模型代码，来自nni官网）报错的大概意思就是optimizer_loop.py和training_batch_loop.py这两个文件里出现了
psc0801·2022-09-27 07:01

【图像分割-阈值分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵实现图像多阈值分割附Matlab代码

内容介绍阈值分割方法的关键在于阈值选取.阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(DiscreteGreyWolfOptimizer
matlab_dingdang·2022-09-24 12:59

【深度学习】图解 9 种PyTorch中常用的学习率调整策略

torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,    lr_lambda,    last_epoch=-1,    verbose=False,)参数lr_lambda
风度78·2022-09-24 07:20

一条SQL查询语句是如何执行的

本文来说下一条SQL查询语句是如何执行的文章目录概述MySQL逻辑架构概览连接器（Connector）查询缓存（QueryCache）解析器（Parser）优化器（Optimizer）执行器本文小结概述
wh柒八九·2022-09-23 16:58

PyTorch 深度学习实践 第5讲

PyTorchFashion(风格)1、preparedataset2、designmodelusingClass#目的是为了前向传播forward，即计算yhat(预测值)3、Constructlossandoptimizer
错错莫·2022-09-23 12:16

Windows 10 安装Intel OpenVINO环境

IntelOpenVINO™工具包的介绍OpenVINO发行版功能OpenVINO组件系统要求硬件要求操作系统软件要求安装步骤安装Intel®ofOpenVINO™工具包核心组件安装依赖配置环境变量配置`ModelOptimizer
lujx_1024·2022-09-22 20:00

Tensorflow（二十九） —— 卷积神经网络（CNN）

layers.BatchNormalization2.实战1.layers.BatchNormalizationimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizersimportmatplotlib.pyplotasplt
CyrusMay·2022-09-21 15:56

【keras入门】MNIST数据集分类

目录一、分步流程0.导入所需库1.载入数据3.创建模型4.训练模型5.完整代码二、需要用到的keras函数1.np_utils.to_categorical()2.keras.optimizers.SGD
Michael_Lzy·2022-09-18 09:25

PyTorch 深度学习实践 第5讲（用PyTorch实现线性回归 ）

本实例是批量数据处理，小伙伴们不要被optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)误导了，以为见了SGD就是随机梯度下降。
LuLu-jianfeng·2022-09-17 09:06

重学 PyTorch 第四天：Module 和 Optimizer

Module和Optimizer首先说明：在神经网络构建方面，PyTorch也有面向对象编程和函数式编程两种形式，分别在torch.nn和torch.nn.functional模块下面。
凉风映夏·2022-09-16 07:50

JAVA知识体系之数据库篇——MySQL

一条查询语句的执行流程1.1MySQL基本架构1.2连接层1.3服务层1.3.1查询缓存1.3.2解析器（Parser）词法解析语法解析1.3.3预处理器（Preprocessor）1.3.4查询优化器（QueryOptimizer
东湖樵夫·2022-09-15 11:42

基于蒲公英优化算法的函数寻优算法

、DO算法的执行流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献一、理论基础1、蒲公英优化算法文献[1]模拟蒲公英种子依靠风的长距离飞行过程提出了一种新的群体智能仿生优化算法，称为蒲公英优化(DandelionOptimizer
心️升明月·2022-09-13 07:42

Pytorch optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别

参考Pytorchoptimizer.step()和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别-云+社区-腾讯云首先需要明确optimzier优化器的作用,形象地来说，
Wanderer001·2022-09-09 07:19
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