SGD收敛性

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）1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-04 21:10

python实现随机梯度下降

SGD是训练深度神经网络时最重要的算法。mini-batch随机梯度下降是采样小批量数据来更新。pyth
Blossssssom·2022-12-04 20:24

[pytorch学习笔记] 使用pytorch 搭建自己的网络

目录数据预处理加载训练集和测试集查看迭代器中的图片使用GPU训练搭建自己的网络定义损失函数定义优化方法SGD随机梯度下降开始训练可视化训练误差和测试误差模型的保存测试参考完整源码：https://github.com
是安澜啊·2022-12-04 20:02

【1.线性分类器】线性分类器理论知识

文章目录一、图像分类任务二、线性分类器：2.1图像表示：2.2损失函数：多类支持向量机损失：2.3正则项与超参数：K折交叉验证：2.4优化算法：梯度下降法（SGD）：随机梯度下降：小批量梯度下降法：一、
Koma_zhe·2022-12-04 20:25

解读百度AutoDL：打破SOTA纪录的神经架构搜索是如何炼成的

近日，百度大数据实验室在arXiv上发布了两篇论文，一篇给出了任何深度学习网络在小学习率情况下的收敛性证明，包括用AutoDL搜出来的网络，另一篇则提供了一个正则化的方法，让AutoDL搜索到的网络的训练结果超过了之前所有公开报道的结果
weixin_34311757·2022-12-04 14:53

动手学习深度学习：08线性回归简洁实现 （三）

线性回归简洁实现通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集调用框架中现有的API来读取数据相当于前面的随机生成w和b的值使用框架的预定义好的层初始化模型参数计算均方误差使用的是`MSELoss`类，也称为平方L2范数实例化`SGD
xiao52x·2022-12-04 14:57

NLP学习笔记40-神经网络收敛性

一序本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。二optimizationofdeeplearning这里老师简单提了下，我们知道凸函数是有全局最优解的。深度学习是非凸函数，highlynon-convexfunction.只有局部最优解。特点：很难训练。如何在所有的局部最优解里面寻找最好的局部最优解，导致两个领域的发展,"如何更好初始化参数"和"寻求更好地优化器"。知乎上看了下深度学习为啥非凸？没找到
bohu83·2022-12-04 09:30

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）1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
AI-2 刘子豪·2022-12-04 09:28

[MATLAB]Jacobi迭代

function[x,n]=jacobi(A,b,x0,eps)%计算迭代矩阵D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);BJ=D\(L+U);f=D\b;%判断收敛性
Cyul·2022-12-04 05:25

【原创】机器学习中的batch，iteration，step与epoch

【名词解释】机器学习中的batch，iteration，step与epochbatch，iteration，step与epoch为机器学习SGD算法中常见的几个超参，具体含义如下：batch：每次随机选取若干训练样本封装为一个
maze2023·2022-12-04 02:09

机器学习的epoch、iteration和batchsize什么意思

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；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch
别出BUG求求了·2022-12-04 02:06

importError: cannot import name ‘SGD‘ from ‘keras.optimizers‘

problem:ImportError:cannotimportname'SGD'from'keras.optimizers'(/home/tux/conda/envs/huh/lib/python3.9
狗庄欺人太甚·2022-12-03 12:58

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现下式，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？
笼子里的薛定谔·2022-12-03 11:07

人工智能面试总结-优化函数

说说SGD和Adam的对比？说说Ad
啥都生·2022-12-03 09:37

【pytorch】Densenet121迁移学习训练可视化

一、前言由于要写相关的论文，仅仅只能做到训练和识别是远远不够的，必须有相关的训练过程的数据和图片来说明问题，所以我又又又写了篇关于迁移学习的文章，主要是更换了神经网络模型和增加了训练可视化这个模块,将SGD
Leonard2021·2022-12-03 08:35

仿射投影算法 matlab,基于仿射投影算法的时延估计

ALS自适应算法虽具角较好的收敛性，但算法复杂度较高。不文利的仍射投影(AP)算法则具有较好的收敛性。模拟仍真表明该算法能准衢计日寸间延迟，方
weixin_39718006·2022-12-03 06:36

pytorch使用笔记|torch.optim模块简介（内含optimizer和lr_schedular）

以常用的两个优化器SGD和Adam为例：o
yanghaoplus·2022-12-03 04:57

【Pytorch学习笔记】zero_grad梯度清零示例

文章目录前言一、分步示例代码1.引入库2.创建数据进行sgd梯度下降3.参数组，第一个参数(w1)的梯度4.执行zero_grad()之后，参数w1的梯度二、完整示例代码总结前言梯度清零示例，打印可视化
秋天的波·2022-12-03 04:49

深度学习总结

关于调参刷榜的时候，先用adam自动调节，最后几轮的时候用SGD算法，手动一点点调参。如果写自己的项目，需要自己写神经网络么？no！肯定是用现成的模型。
在下六斤·2022-12-02 19:00

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

CV复习：常用优化器总结

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,StochasticGradientDescent
pomelo33·2022-12-02 17:46

每日一问06——常用的优化器（Optimizer）有哪些？该如何选择？

SGD通常训练时间最长，但是在好的初始化和学习率调度方案下，结果往往更可靠，但是SGD容易困在鞍点，这个缺点也不能忽略。
白羊by·2022-12-02 17:46

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

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

1.1SGDSGD全称StochasticGradientDescent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。1.2SGDMSGDM即为SGDwithmomentum，它加入了动量机制，1986年提出。如上所示，当前动量V由上一次迭代动量，和当前梯度
blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

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

目录一、优化器二、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、
小wu学cv·2022-12-02 17:44

层标准化详解（Layer Normalization）

对于前向神经网络应用BatchNorm，使用简单SGD优化器，训练速度也能有较大提升。
十里清风·2022-12-02 13:45

【强化学习】随机策略梯度算法（stochastic-policy-gradient）

策略搜索方法相对于值函数法有如下优缺点优点：直接策略搜索方法是对策略π\piπ进行参数化表示，与值函数方中对值函数进行参数化表示相比，策略参数化更简单，有更好的收敛性。
贰锤·2022-12-02 13:07

机器学习中最优化算法总结（理论+实践）

相信很多人把优化算法直接填上Adam，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
努力改掉拖延症的小白·2022-12-02 07:37

Pytorch中optimizer类初始化传入参数分析（分析源码）

今天在跟随沐神的课看见了以前没见过SGD参数传入方式（才学没多久，见识浅陋）：trainer=torch.optim.SGD([{'params':params_1x},{'params':net.fc.parameters
小廖磨洋工·2022-12-02 06:27

Pytorch框架学习个人笔记3---梯度下降

文章目录前言一、算法原理回顾二、代码实现2.1代码示例2.2结果展示三、算法改进（SGD）3.1改进原因3.2SGD3.3改进后的代码实现总结前言这一讲是关于梯度下降算法及其改进的讲解，在NLP课程的往期博客中
疯_feng·2022-12-02 05:42

深度学习之环境配置 jupyter notebook

多层感知机卷积神经网络：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
彭祥.·2022-12-01 19:40

pytorch：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()、net.parameters()、requires_grad

其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器。
开心邮递员·2022-12-01 15:50

torch.optim 中的优化器

优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新,常用优化器有SGD，RMSprop，Adam等。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。
在西湖雾雨中起舞·2022-12-01 14:05

Pytorch：optim.zero_grad()、pred=model(input)、loss=criterion(pred,tgt)、loss.backward()、optim.step()的作用

loss.backward()；optimizer.step()model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD
u013250861·2022-12-01 08:42

吴恩达机器学习笔记60-大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

一、随机梯度下降算法之前了解的梯度下降是指批量梯度下降；如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法（SGD）来代替批量梯度下降法。
weixin_34122810·2022-12-01 07:33

数据处理中的归一化与反归一化

去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权，加快训练网络的收敛性。其中最典型的就是数据的归一化处
路_遥·2022-12-01 04:33

神经网络调参技巧：warmup策略

有一些论文对warmup进行了讨论，使用SGD训练神经网络时，在初始使用较大学习率而后期改为较小学习率在各种任务场景下都是一种广为使用的做法，在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释。
炼丹笔记·2022-12-01 00:58

自抗扰控制中的扩张状态观测器收敛性分析1

扩张状态观测器(extendedstateobserver,ESO)是自抗扰控制(activedisturbancerejectioncontrol,ADRC)的核心组成部分，在自抗扰控制的相关文献中大都会反复出现ESO和ADRC这两个英文缩写词。关于ADRC的具体思想和设计方法可以参见其发明者韩京清的专著[1]，不过，专著[1]中更多地从工程角度对ADRC进行分析，而本文则主要是分析ESO论文证
xiaofei473·2022-12-01 00:31

epoch和iteration的区别

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；（2）iteration：1个iteration等于使用
冷落清秋节·2022-11-30 21:02

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

batch_size(批大小)指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本epoch(迭代次数)1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次
ACMSunny·2022-11-30 21:31

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。
Just Jump·2022-11-30 21:31

GAN变种介绍 - DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-Attention GAN、BigGAN

BigGAN一、DCGAN二、InfoGAN三、CycleGAN四、WGAN五、Self-AttentionGAN六、BigGAN在原始的GAN论文中，IanGoodfellow从理论层面分析了GAN网络的收敛性
muxinzihan·2022-11-30 21:29

重构稀疏相位信号的投影/迭代算法

对所建立的算法给出了理论分析，证明了其正确性和基本的收敛性质。通过数值仿真检验了该算法的收敛性、误差稳定性和对参数的敏感性，并给出该算法对基于电磁散射谱
罗伯特之技术屋·2022-11-30 19:29

深度学习Day03

SGD五大算法大的gradient会被小的牵制
非畅6 1·2022-11-30 19:59

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

经典MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer=optim.SGD
AndSonder·2022-11-30 17:55

pytorch softmax回归【从零实现+简洁实现】

文章目录一、前言二、实现1.加载并测试数据集2.从零实现2.简洁实现一、前言从零实现构造数据集迭代器实现模型初始化超参数定义softmax操作定义损失函数【交叉熵CrossEntropyLoss】定义优化算法SGD
什么都干的派森·2022-11-30 14:42

跟李沐学AI：实用机器学习 | 第九章

虽然SGD在参数调得好的情况下模型效果会优于Adam，但是Adam相比于SGD，相对来说对超参数没那么敏感，调参方便一些。
ZzzGo!·2022-11-30 11:10

统计学习方法读书笔记 第二章 感知机 【自用】

文章目录第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.3感知机学习的算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式第二章感知机2.1感知机模型感知机是一种线性分类模型
辰明Xucy·2022-11-29 17:20
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