SGD收敛性

❀精度优化❀优化策略1：网络+SAM优化器

一：SAM优化器介绍：SAM:SharpnessAwarenessMinimization锐度感知最小化SAM不是一个新的优化器，它与其他常见的优化器一起使用，比如SGD/Adam。
夏天｜여름이다·2022-12-15 22:39

PyTorch小技巧——动态调整学习率

optimizer=optim.SGD([#如果对某个参数不指定学习率，就使用最外层的默认学习率{'param
cqu_shuai·2022-12-15 13:46

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编辑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
_Gypsophila___·2022-12-15 09:51

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1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
uvuvuvw·2022-12-15 09:30

学习笔记三：深度学习DNN2

文章目录一、神经网络参数优化器1.2SGD（无动量）随机梯度下降。
读书不觉已春深！·2022-12-15 02:31

Policy Evaluation收敛性、炼丹与数学家

完美的学习算法昨天和同学在群里讨论DRL里badcase的问题。突然有同学提出观点：“badcase其实并不存在，因为一些算法已经理论证明了具有唯一极值点，再加上一些平滑技巧指导优化器，就必然可以收敛。”当听到这个观点时，我是一时语塞。因为当前深度学习研究的最大问题就是，花了很大资源训练的千万参数神经网络根本不work，一切都白白浪费。因此才有NAS之类方法尝试根据一些训练初期的动力学性质调整结构
3A是个坏同志·2022-12-14 21:57

9月30日计算机视觉基础学习笔记——优化算法

文章目录前言一、BGD、SGD、mini-batchGD二、Momentum、NAG三、Ada-grad、RMS-Prop、Ada-delta四、Ada-m前言本文为9月30日计算机视觉基础学习笔记——
Ashen_0nee·2022-12-14 17:12

机器学习--梯度下降与一元线性回归

目录梯度下降基本概念梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)一元线性回归线性回归概念原理引入代价函数公式推导代码一元函数多元函数梯度下降基本概念梯度下降法，又名最速下降法是求解无约束最优化问题最常用问题的方法
再见--不见·2022-12-14 16:27

什么是深度学习中的优化器--笔记

常用的优化器SGD（随机梯度下降）每次只选择一个样本
Shuxuan1·2022-12-14 09:08

优化器模块

iter计算的loss使用到的数据量的大小)，可以将梯度下降法分成批梯度下降法(BatchGradientDescent，BGD)、随机梯度下降法(StochasticGradientDescent,SGD
沙小菜·2022-12-14 09:03

深度学习中epoch，batch的概念--笔记

DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次(1个iteration)一起训练batchsize个样本,计算它们的平均损失函数值，来更新参数。
Shuxuan1·2022-12-14 09:01

基于改进粒子群优化算法的无线电能传输系统最大功率点跟踪

提出了以粒子间方差衡量算法进程的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑频率分裂时系统功率和效率的特性，选定跟踪目标点为固有谐振频率右侧的最大功率点.所提的方差型APSO根据方差型算法进程因子动态调整参数，提高算法前期的全局性和后期的收敛性
米朵儿技术屋·2022-12-14 07:38

深度学习推荐系统综述

本周学习情况学习内容概述：学习了FM与深度学习结合的相关模型学习了注意力机制与深度学习结合的相关模型学习了强化学习与深度学习结合的相关模型对学习的模型进行归纳总结以便以后复习查看使用Python代码实现FMpytorch中SGD
怼怼是酷盖·2022-12-13 15:11

关于Eigen库的矩阵分解方法选取与范数

在非线性优化中，大多数要构建最小二乘方程组，求解需要进行矩阵分解，判断算法收敛性的时候，需要矩阵(向量)的范数，最常用的库之一当然有Eigen。
bug大湿·2022-12-13 11:53

利用CNN进行面部表情识别

文章目录前言系统设计数据预处理数据集分割数据增强VGGNet网络结构神经网络的优化方法基于Nesterovmomentum的SGD方法学习速率监测器系统实现实验环
程序员小鑫·2022-12-13 08:37

【文献阅读】自适应联邦优化

在这项工作中，提出了联邦版本的自适应优化器，包括ADAGRAD、ADAM和YOGI，并分析了它们在一般非凸设置的异构数据存在时的收敛性。
晨曦未眠·2022-12-12 16:00

随机权值平均优化器SWA(Stochastic Weight Averaging)简介

SWAisasimpleprocedurethatimprovesgeneralizationindeeplearningoverStochasticGradientDescent(SGD)atnoadditionalcost
Gallant Hu·2022-12-12 15:43

《SWALP：Stochastic Weight Averaging in Low-Precision Training》

摘要：这种方式可以使得所有数字均量化至8-bit，同时表示为SWALP任意收敛于二次目标的最优解，在强凸条件下使噪声球渐近小于低精度SGD。
王甜甜真厉害·2022-12-12 15:40

pytorch ： Stochastic Weight Averaging理解和用法

SWAhasbeenproposedinAveragingWeightsLeadstoWiderOptimaandBetterGeneralization.SGD倾向于收敛到loss的平坦的区域，由于权重空间的维度比较高
手口一斤·2022-12-12 15:07

SWA(Stochastic Weight Averaging)实验

cifar10数据集上进行实验原理论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.12645.pdfSGD倾向于收敛到loss的平稳区域平稳区域的大部分都处于边界，由于权重空间的维度比较高，SGD
AI大魔王·2022-12-12 15:36

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

文章目录使用的库列表问题1：cannotimportname'VGG16'from'keras.applications'问题2：module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD
鱼犬·2022-12-12 13:09

机器人环境感知算法之算法分析阶段

原文链接：机器人环境感知研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）该阶段主要研究SLAM系统的基本性质，包括可观测性、收敛性和一致性，SLAM框架逐渐得到完善，系统性能显著提升。
混沌无形·2022-12-12 11:38

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5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征
Stacey.933·2022-12-12 09:09

Lecture7：随机梯度下降算法问题及解决、dropout正则化、学习率的选择、迁移学习

目录1.随机梯度下降算法问题及解决1.1随机梯度下降算法SGD的问题1.2具有动量的梯度下降算法SGD+Momentum1.3Nesterov加速梯度法1.4AdaGrad1.5RMSProp1.6融合
Courage2022·2022-12-12 08:24

torch.optim.SGD参数学习率lr、动量momentum、权重衰减weight_decay的解析

torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=lr,momentum=0.9,weight_decay=wd)第一个参数包括权重w，和偏置b等是神经网络中的参数，也是SGD优化的重点第二个参数
jjw_zyfx·2022-12-12 03:55

深度学习参数&&超参数以及batchsize、epoch、迭代

batchsize：批大小（批尺寸），在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本进行`训练。
许 豪·2022-12-11 23:03

PyTorch笔记 - 优化模型参数

参考：OPTIMIZINGMODELPARAMETERS梯度反向传播算法，更新参数SGD->Adamdataset->dataloader，train_dataloader训练，test_dataloader
SpikeKing·2022-12-11 21:23

Pytorch入门系列 10----优化器介绍

文章目录前言一、什么叫优化器二、优化器的种类介绍1、SGD（StochasticGradientDescent）**思想****数学表达****实际使用**2、Adam**思想****数学表达****实际使用
CV_Today·2022-12-11 18:53

【深度学习】学习率预热和学习率衰减 (learning rate warmup & decay)

神经网络在刚开始训练的时候模型的权重(weights)是随机初始化的，选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，因此刚训练时的学习率应当设置一个比较小的值，进而确保网络能够具有良好的收敛性。
科皮子菊·2022-12-11 16:22

深度学习 性能提升技巧--指数加权平均（EMA）Pytorch实现

什么是EMA（ExponentialMovingAverage）在采用SGD或者其他的一些优化算法(Adam,Momentum)训练神经网络时，通常会使用一个叫ExponentialMovingAverage
白又白胖又胖·2022-12-11 13:20

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编程实现图6-1，并观察特征观察梯度方向编写代码实现算法，并可视化轨迹分析上图，说明原理（选做）1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
白小码i·2022-12-11 12:19

pytorch中optimizer为不同参数设置不同的学习率

在pytorch中已经实现了一些常见的优化器，例如Adam、SGD、Adagrad、RMsprop等，但是有些任务中我们需要设定不同的学习策略，例如给模型的不同参数设置不同的学习率。
咕 嘟·2022-12-11 11:47

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5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点1.编程实现图6-1，并观察特征importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:44

迭代法求解非线性方程（含python代码）

1.几种迭代法的基本原理参考西交大数值分析教材2.迭代法求解非线性方程的计算过程据迭代法的局部收敛性定理，在使用迭代法前需要先是用二分法确定含根区间，在这个区间内x充分接近于真实解，使得迭代法收敛。
定睛一看·2022-12-11 00:52

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop、sgd
XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

机器学习：Experiment 2: Multivariate Linear Regression

检查损失函数J(θ)、梯度下降的收敛性和学习率α之间的关系并最终将结果展示出来。软件环境MATLABOctave实验步骤与内容：1.数据加载这是俄勒冈州波特兰
Nianf·2022-12-10 13:09

论文笔记之Stein变分梯度下降

Stein变分梯度下降(SVGD)可以理解是一种和随机梯度下降(SGD)一样的优化算法。在强化学习算法中，Soft-Q-Learning使用了SVGD去优化，而Soft-AC选择了SGD去做优化。
Ton10·2022-12-09 17:44

深度学习（三）：优化器

Optimizers是在网络训练时，对网络权重进行更新，使得模型最优化loss，现阶段主流的深度学习优化器是基于梯度的优化方法，代表有：SGD，Momentum，AdaGr
大家都要开心·2022-12-09 16:07

深度学习的学习率

学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。
大西瓜不甜·2022-12-09 16:32

【拓扑学知识】4.拓扑性质--分离公理与可数公理（分离性和可数性）

文章目录1.分离公理1.1T1T_1T1公理1.定义2.判定条件3.必要性推论1.2T2T_2T2公理1.定义2.改善收敛性1.3T
飞今天也很开心·2022-12-09 16:21

【最优化笔记3】线性规划--求解方法（单纯形法及Matlab实现）

目录1.前置概念2.基本思想3.算法步骤4.算例5.算法收敛性6.Matlab实现1.输入问题2.建立初始单纯形表3.迭代寻找最优解4.输出结果5.附录（代码总表）1.前置概念（1）约束方程的规范形式：
飞今天也很开心·2022-12-09 16:51

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein
快乐江湖·2022-12-09 13:34

全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结

一、常见梯度下降算法全梯度下降算法(Fullgradientdescent，FGD）随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）随机平均梯度下降算法（Stochasticaveragegradientdescent
learning-striving·2022-12-09 12:06

1.3 反向传播

目录三、反向传播3.1反向传播计算过程[^1]3.2基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1SGD、学习率衰减及动量3.2.2Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3Adam、Adamx
dfsj66011·2022-12-09 11:15

深度学习机器学习面试题——GAN

GAN为什么不好收敛为什么GAN中的优化器不常用SGD生成对抗网络在哪里用到的，起什么作用，损失函数是什么训练GAN的一些技巧说说GAN的训练过程Pix2pix和cycleGan的区别文章目录深度学习机器学习笔试面试题
冰露可乐·2022-12-09 09:14

分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析

1分布式机器学习概述大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题，对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。1）对于计算量大的问题，分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算（如OpenMP）以及CPU-GPU计算架构做区分，这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行）。2）对于训练数据大的问题，需要将数据进行划分并分配到多个工作
JavaMonsterr·2022-12-09 08:11

从动力学角度看优化算法：SGD ≈ SVM？

©PaperWeekly原创·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络众所周知，在深度学习之前，机器学习是SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）的天下，曾经的它可谓红遍机器学习的大江南北，迷倒万千研究人员，直至今日，“手撕SVM”仍然是大厂流行的面试题之一。然而，时过境迁，当深度学习流行起来之后，第一个革的就是SVM的命，现在只有在某些特别追求效率的场景以及大厂
PaperWeekly·2022-12-09 07:37

epoch ,steps_per_epoch and batchsize解读

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；iteration：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代=一个正向通过
chengchaowei·2022-12-08 22:23

机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系

最近在调试模型的时候，发现在使用keras.optimizer.adam时，模型在添加了新的一层2D卷积层后难以收敛，在不调整初始权重矩阵的情况下，想通过衰减学习率来使lossfunction的收敛性更好
Cy_coding·2022-12-08 22:45

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录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
凉堇·2022-12-08 22:14
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