SGD收敛性

梯度下降基本原理、优势、局限、改善（SGD和BGD）笔记

对于大多数机器学习模型来说，损失函数（不是凸函数）都无法直接利用最小二乘法进行求解，经常使用梯度下降算法求解最小值。根据梯度下降的计算公式：|−(−1)|=|⋅∇((−1))|其中lr(学习率)是个恒定的数值，每个点的梯度值不一样，越靠近最小值点梯度值越小，并不是一个等步长的移动过程，而是移动距离衰减，因此无论增加多少次迭代，主要参数不会发散，最终参数值点不太可能跨过最小点。学习率取值是影响结果是
cy^2·2023-01-07 08:10

人工神经网络——梯度下降

什么是梯度下降2.1直观理解梯度下降2.2梯度下降的三种形式2.2.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2.2.2随机梯度下降（StochasticGradientDesent，SGD
翻滚的石子·2023-01-07 07:10

BFGS算法原理

BFGS算法被认为是数值效果最好的拟牛顿法，并且具有全局收敛性和超线性收敛速度。那么接下来将会详细讲解。
zhujialiang18·2023-01-06 20:02

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-拟牛顿方法（Quasi-Newton）

本节主要学习一下知识点：1.拟牛顿方程推导2.几个常见的拟牛顿方法3.拟牛顿方法的收敛性拟牛顿方程拟牛顿方法既有线搜索的影子也有牛顿方法的思想，下面从两个角度分别介绍拟牛顿方程，即在拟牛顿方法中要遵循的一个原则
下一步·2023-01-06 20:23

c语言设计遗传算法旅行商,用遗传算法解决旅行商问题的简单实现

1、实验报告：用遗传算法解决旅行商问题的简单实现实验目的：编写程序实现用遗传算法解决旅行商问题，研究遗传算法的工作原理和收敛性质。
weixin_39748773·2023-01-06 19:49

深度学习优化算法大全系列1:概览

上面的图，从两个方面对优化算法进行逻辑梳理：以最基础的SGD为起点，左半部分针对梯度方向进行优化，右半部分针对学习率进行优化。根据上面图片，不难看出，深度学习优化算法发展过程基本如下
bitcarmanlee·2023-01-06 11:13

python variable shape 不匹配_Python:keras形状不匹配

uniform',activation='tanh'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(8,2,init='uniform',activation='tanh'))sgd
章行·2023-01-06 10:09

激活函数的性质、表达式及其优劣：Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout

对于SGD算法来说，由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置，有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。3.计算简单：正如题主所说，
姬香·2023-01-05 14:25

深度学习（matlab）学习笔记——1.单层神经网络

在监督学习下输入的数据为[输入，正确输入],即已经获得了正确的结果，在训练过程中通过已知的数据集来训练参数w，在训练过程中有采用增量规则，具体有两种算法随机梯度下降法（SGD）以及批量算法（Batch）
NamePY·2023-01-05 09:58

深入浅出最优化(2) 步长的计算方法

但任意并不代表随机，一个随机的迭代搜索算法是无法保证收敛性的。步长和下降方向需要我们针对每一步搜索到的点的情况来求解，不仅要保证算法的收敛性，还要使得算法具有尽可能快的收敛速度。
HarmoniaLeo·2023-01-05 08:20

FedProx论文阅读笔记

在每一轮更新中，被选中参与本轮训练的设备K在本地运行E轮SGD，每个设备将更新结果返回
联邦学习小白·2023-01-04 18:35

【联邦学习论文阅读】FedProx（2018）Federated Optimization in Heterogeneous Networks

理论上保证了当数据为非独立同分布时模型的收敛性，同时通过允许每个参与设备执行可变的工作量，保证了设备级别的系统约束。实验证明，广义FedProx框架相对于FedAvg，在异
Momahe·2023-01-04 18:29

狗都能看懂的Meta-SGD原理讲解和代码实现

Meta-SGD:元学习优化器一、前言对于孤立地、从零开始学习每个任务的学习算法来说，few-shotlearning具有挑战性。
热血厨师长·2023-01-04 14:20

Focal loss 损失函数详解

OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。
无能者狂怒·2023-01-04 13:52

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的自动驾驶算法模型

自适应调和滤波器（ADF）自适应估计滤波器（AEF）线性预测滤波器（LPF）线性卡尔曼滤波器（LKF）高斯完全数据卡尔曼滤波器（EKF）非线性最小二乘（NLS）梯度下降（GD）牛顿迭代（NI）随机梯度下降（SGD
源代码杀手·2023-01-03 18:01

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch
蛋黄液·2023-01-03 11:58

感知机（perceptron）

本内容首先介绍感知机简述；然后介绍感知机模型；接着叙述感知机的学习策略，特别是损失函数；最后介绍感知机学习算法，包括原始形式和对偶形式，并证明算法的收敛性。
轩儿毛肚·2023-01-02 16:31

7.2_gd-sgd

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后，我们将引出随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。7.2.1一维梯度下降我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

7.3_minibatch-sgd

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来描述小批量随机梯度下降。设目标函数f(x):Rd→Rf(\bol
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

基础数学（六）——非线性方程求根的数值解法

文章目录期末考核方式求解的一般步骤二分法求根二分法计算样例二分法的优缺点不动点迭代法全局收敛准则收敛性证明样例局部收敛性收敛阶数的定义迭代法具体例题（考试必考）牛顿迭代法例题（使用牛顿法近似目标解）（考过
客院载论·2023-01-02 16:30

Sklearn专题五 逻辑回归

越靠近0，将任何数据压缩到（0,1）3、逻辑回归的优点：对线性关系拟合效果极好；计算速度快；返回不是固定0、1，而是小数形式类概率数字4、逻辑回归的目的：求解使模型拟合效果最好的参数θ，方式是梯度下降SGD
Yuki_1999·2023-01-02 12:11

机器学习--sklearn之逻辑回归

L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD
cofisher·2023-01-02 12:10

数学物理方法专栏目录

数学物理方法专栏传送门：复变函数复数与复变函数解析函数/全纯函数复变积分解析函数的幂级数理论–无穷级数收敛性解析函数的幂级数理论–洛朗展开Laurent展开解析函数的奇点留数及其应用解析函数复积分数学物理方程数学物理方程总览线性偏微分方程的通解波动方程的行波解分离变量法数学物理方程的通解特殊函数正交曲线坐标系中的分离变量球函数与勒让德方程柱函数与贝塞尔函数其他内容一文读懂
力语·2023-01-02 08:30

神经网络优化之学习率

相反，当学习率过小时，虽然能保证收敛性，但是这会大大降低优化速度。通过指数衰减的方法设置梯度下降算法中的学习率，既可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在训练后期不会有太大的波动。
阿兵-AI医疗·2023-01-02 07:53

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=params.LR,weight_decay=0.00001)lr_scheduler=torch.optim.lr_s
ImangoCloud·2023-01-02 07:49

【Tikhonov】基于Tikhonov正则化的图像超分辨率重建

首先进行收敛性分析。直接得到复原结果但是由于逆矩阵的求解十分复杂
fpga和matlab·2023-01-01 17:42

梯度下降GD和随机梯度下降SGD的数学表达式及Python代码实现

Index目录索引写在前面数学原理PyTorch代码实现梯度下降的实现随机梯度下降的实现思考题参考文章写在前面本文主要介绍深度学习算法中的梯度下降法（GradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）的数学原理及PyTorch的代码实现12。【这是深度学习数学原理专题系列的第一篇文章】。数学原理梯度下降法：给定一个线性函数模型：y^=x∗w\ha
哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2023-01-01 11:16

随机梯度下降算法SGD

随机梯度下降算法SGD参考：为什么说随机最速下降法(SGD)是一个很好的方法？
weixin_37958272·2023-01-01 11:45

深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)

原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。1.梯度下降1.1一维梯度下降我们先以简单
ywm_up·2023-01-01 11:12

梯度下降法(GD，SGD)总结

一.梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法假设f（x）为一阶连偏导数的函数minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值x0，不断迭代，更新x的值，进行最小化，直到收敛x(k+1)=x(k)+λkpkx^{(k+1)}=x^{(k)}+\lambda_kp_kx(k+1)=x(k)+λkpkλk\lamb
761527200·2023-01-01 11:42

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。
HanZee·2023-01-01 11:11

初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）

随机梯度下降算法先解释一些概念。1.什么是梯度下降我们先从一张图来直观解释这个过程。如上图假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来，但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找方向，然后朝着山的高度下降的地方走。但是因为选择方向的
DemonHunter211·2023-01-01 11:09

梯度，GD梯度下降，SGD随机梯度下降

补补之前落下的SGD算法，这个在深度学习中应用广泛。
u小鬼·2023-01-01 11:06

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent
和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

torch踩坑

报错NameError:name'nn'isnotdefined解决方法：加入此语句,定义nnimporttorch.nnasnn初始化优化器时：#初始化优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters
华天雪 L.W·2022-12-31 15:48

Weight Normalization(WN) 权重归一化

WN的做法是将权值向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g后使用SGD分别优化这两个参数。
hxxjxw·2022-12-31 12:25

机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）

化为这个形式后，求它的对偶问题，求解的对偶问题的答案，按照以下公式反推到原问题的答案两种常用的求解算法：1.SGD将原问题转变为一个最小损失函数的问题，用梯度下降
龙今天超越了自己·2022-12-31 12:19

机器学习笔记之EM算法(一)隐变量与EM算法公式的收敛性

机器学习笔记之EM算法——隐变量与EM算法公式的收敛性引言隐变量示例1示例2EM算法包含隐变量的混合概率模型EM算法的表达形式EM算法的收敛性EM算法的收敛性证明的条件与目标EM算法的收敛性证明过程总结引言从本节开始将介绍
静静的喝酒·2022-12-31 11:38

优化器：SGD with Momentum

（2）SGDwithMomentum采用上述指数加权平均的思路，在SGD中增加动量的
wekings·2022-12-31 04:24

梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法

该算法是在梯度下降算法(SGD)的理念上，结合Adagrad和RMSProp算法提出的，计算时
weixin_40003512·2022-12-30 19:58

【深度学习知识】常见的梯度下降算法原理

文章目录前言1.原始的梯度下降1.1Batchgradientdescent1.2SGD1.3Mini-batchGD1.4小结2.带冲量的梯度下降2.1Momentumoptimization2.2NesterovAcceleratedGradient
weiquan fan·2022-12-30 19:28

Adam的优化能力那么强，为什么还对SGD念念不忘

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语说到优化算法，入门必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。
小白学视觉·2022-12-30 17:41

每天一个RL基础理论(2)——VI&PI

ValueIteration1.1VI1.2VI的收敛证明1.3VI的定量分析二、PolicyIteration2.1PI2.2PolicyEvaluation2.3PolicyImprovement2.4PI的收敛性分析三
Nemo555·2022-12-30 14:07

深度学习笔记（李宏毅）DataWhale八月组队

过拟合K-fold交叉验证梯度下降法（GD）调整学习率自适应学习率Adagrad算法RMSProp算法Adam=RMSProp+MomentumLearningRateScheduling随机梯度下降（SGD
zhaoliguaner·2022-12-30 11:22

深度学习理论学习笔记

文章目录数据数据少优化SGD动量Nesterov加速梯度AdagradAdam学习率正则化岭回归（Tikhonov正则化）Lasso回归（l1范数）弹性网络（ElasticNet）样式迁移损失函数Tips
cycyco·2022-12-30 10:13

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-优化器

1.TORCH.OPTIMtorch.optim—PyTorch1.11.0documentation（1）如何用优化器举例如下：a.构造优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters
润叶~·2022-12-30 08:46

深度学习-计算机视觉-基础学习笔记-03

更好的优化方法前面提到的随机梯度下降(SGD)在实际使用中会产生很多问题，比如下图中的损失函数对水平方向不敏感而对竖直方向敏感的情况，实际在更高维涉及到非常多的参数时这个问题更明显。
weixin_43739821·2022-12-30 07:46

经典分类算法——感知机算法

文章目录经典分类算法——感知机算法1感知机算法思想：错误修正2感知机算法（原始形式）：形式化表示3感知机算法（对偶形式）：形式化表示4感知机算法：随机梯度下降（SGD）5感知机算法：一种变形6感知器算法
李霁明·2022-12-29 21:43

沐——《线性回归》

1、生成数据集2、读取数据集SGD：优势：利用了GPU并行运算的优势，处理合理大小的“小批量”。每个样本都可以并行的进行模型计
wuli念泽·2022-12-29 21:30

机器学习算法（十六）：马尔科夫链

目录1马尔可夫链简介2一个经典的马尔科夫链实例3状态转移矩阵4马尔可夫链细致平稳条件5马尔可夫链收敛性质6应用1马尔可夫链简介谷歌用于确定搜索结果顺序的算法，称为PageRank，就是一种马尔可夫链。
意念回复·2022-12-29 14:34
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