SGD收敛性

深入理解FTRL

读懂这篇文章，你需要理解LR、SGD、L1正则。FOBOS算法前向后向切分（FOBOS，ForwardBackwardSplitting）是JohnDuchi和YoranSinger提出的。
HorningFeng·2021-11-15 22:35

【机器学习】回归算法-精讲

回归算法回归算法线性回归和非线性回归：线性回归线性回归方程：损失函数：损失函数推理过程：公式转换：误差公式：转化为`θ`求解：似然函数求`θ`：对数似然：损失函数：梯度下降：批量梯度下降（BGD）：随机梯度下降（SGD
ZSYL·2021-11-13 20:11

python机器学习逻辑回归随机梯度下降法

全批量梯度下降虽然稳定，但速度较慢；SGD虽然快，但是不够稳定随机梯度下降法随机梯度下降法（StochasticGradientDecent,SGD）是对全批量梯度下降法计算效率的改进算法。本
·2021-11-13 17:46

python人工智能深度学习算法优化

目录1.SGD2.SGDM3.Adam4.Adagrad5.RMSProp6.NAG1.SGD随机梯度下降随机梯度下降和其他的梯度下降主要区别，在于SGD每次只使用一个数据样本，去计算损失函数，求梯度，
·2021-11-12 11:47

PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具（一个你不知道的Python库）

除了包含核心采样功能，PyMC还包含了统计输出、绘图、拟合优度检验和收敛性诊断等方法。私信小编483即可自动获取大量Python视频教程以及各类PDF电子书籍！特性PyM
梦幻python·2021-11-09 18:05

李沐《动手学深度学习v2》学习笔记（二）：线性回归和实现

李沐《动手学深度学习v2》学习笔记（二）：线性回归和实现一、线性回归概述二、构建线性模型和优化算法(Optimal)1.最小二乘法(LSM)2.梯度下降2.1批量梯度下降(BGD)2.2随机梯度下降(SGD
~宪宪·2021-11-04 00:46

Meta-Learning之Meta-SGD

由于这种算法自行设计了学习率和优化方向来获取新的参数，这种做法和SGD很像，因此作者取名为——Meta-SGD。
Ton10·2021-10-21 22:16

【机器学习基础】——梯度下降

梯度下降是机器学习中一种重要的优化算法，不单单涉及到经典机器学习算法，在神经网络、深度学习以及涉及到模型参数训练的很多场景都要用到梯度下降算法，因此在此单独作为1节对这部分进行总结，主要从梯度下降的原理，优化的梯度下降方法包括SGD
Uniqe·2021-10-12 21:00

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）_05讲（用Pytorch实现线性回归）

PytorchFashion（具有很强的扩展性）：1.准备数据集2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练周期（前馈、反馈、更新）在本次代码的编写中，我尝试了很多种优化器的使用，包括SGD，Adagrad
Bystarkk·2021-10-02 14:29

Pytorch 如何训练网络时调整学习率

代码如下：表示每20个epoch学习率调整为之前的10%optimizer=optim.SGD(gan.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9,weight_decay=0.0005
·2021-09-23 18:48

面试问题

sgd和adam的区别。resnet为什么防止梯度消失\爆炸。k-means算法可以收敛吗？KM算法，时间复杂度。
漫彻思特·2021-09-22 14:41

数字信号处理 3.3 — DTFT 的定义及性质

目录1.DTFT的定义式2.DTFT的性质（1）周期性（2）复数特性（3）共轭对称性（4）收敛性（5）线性性质（6）反折性质（7）时移性质（8）频移性质（9）频域微分性质（10）卷积性质（11）调制性质
一马归一码·2021-09-16 20:31

R语言可视化渐近正态性、收敛性：大数定律、中心极限定理、经验累积分布函数

p=23777在我们的数理统计课程中，已经看到了大数定律（这在概率课程中已经被证明），证明给出一组i.i.d.随机变量，其中有为了直观地看到这种收敛性，我们可以使用> for(i in 1:20)B\[
·2021-09-13 15:52

【面试高频题】从零实现神经网络的梯度反向传播算法

下面我搭建了两层全连接神经网络，使用sigmoid激活函数，优化器是SGD，完成10分类任务。具体的公式推导就忽略了，但是要注意的是，公式是最为关键的。
黄波波19·2021-09-05 11:12

论文笔记-Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariate1.介绍深度学习模型训练的主要方法是Stochasticgradientdescent(SGD
升不上三段的大鱼·2021-09-02 14:27

【联邦元学习】一文秒懂FedMeta框架：Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication

etal.FederatedMeta-LearningwithFastConvergenceandEfficientCommunication[J].arXiv,2018.华为的一篇结合联邦学习和元学习的论文：在联邦框架下，基于MAML或Meta-SGD
_Blueblue_·2021-09-01 14:02

随机梯度下降和Adagard python 手推公式代码讲解以线性回归为例

梯度下降算法两个步骤：得到梯度下降的目标函数，得到梯度表达式利用sgd对线性回归进行梯度下降的目标函数为：利用Adagard对线性回归进行梯度下降的目标函数为：而后求梯度即可1.创建数据importnumpyasnpx
Auraro__·2021-08-30 16:23

关键词提取-TFIDF（一）

系列文章✓词向量✗Adam,sgd✗梯度消失和梯度爆炸✗初始化的方法✗过拟合&欠拟合✗评价&损失函数的说明✗深度学习模型及常用任务说明
·2021-08-28 21:56

详解MindSpore自定义模型损失函数

而损失函数的另一个重要性在于会影响到优化函数的收敛性，如果损失函数的指数定义的太高，稍有参
·2021-08-04 16:14

《PyTorch深度学习实践》 课堂笔记 Lesson3

文章目录1.梯度下降的方式2.朴素梯度下降运行结果3.随机梯度下降（SGD）运行结果写在最后1.梯度下降的方式区别梯度下降随机梯度下降（SGD）特点一大块数据一起操作小块数据分开操作性能（越高越好）低高时间复杂度
FeverTwice·2021-08-01 23:29

pytorch optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有```optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=
HW_68b8·2021-07-25 18:33

感知机的收敛性

1.感知机基础1.1模型感知机是最基础的机器学习模型之一，它的类别为：分类（√）、回归、标注概率软分类（√）、非概率硬分类监督（√）、无监督、强化线性（√）、非线性判别（√）、生成模型定义：输入空间，输出空间，定义由输入空间到输出空间的函数映射为：该模型称为感知机。其中为感知机参数，称为权值，称为偏置，为符号函数，即：该模型本质上是在输入空间定义了一个分离超平面：，为该超平面的法向量，为该超平面的
吴智深·2021-07-07 15:00

四大思维方式

、“一事多写”、“一物多用”等方式，培养发散思维能力；在给思维导图配中心图和插图时尤为重要，发散性思维能力好的，通过直接联想或者间接联想能想到很多不同场景的图片，在跨领域的研究反面具有很强的创造性2.收敛性思维
shuling18·2021-06-27 17:19

高等数学·辅导讲义 红书 小本 错题集

P9E4E5根据Sn的收敛是可以反推An收敛性的！！！！E6典型例题。p14方法6例不要放过了，不要分子分母都放p15方法7例花式用积分定义，看到求和式就要对积分定义敏感。
皇家马德里主教练齐达内·2021-06-24 23:43

茶

另外绿茶收敛性强，氨基酸含量较高，是消暑降温的上等饮料;3、秋季适合饮青茶。青茶性味介于绿茶、红茶之间，不寒也不热，既能消除余热
曼萝白薇·2021-06-22 15:11

数据挖掘面试总结

随机梯度下降三种梯度下降：GradientDescent(GD)、SGD(stochasticgradientdescent)、MBGD(minibatchgradientdescent)三者的区别，gradientdescent
九日照林·2021-06-22 05:24

产品经理也能动手实践的AI（四）- 多标签识别，图像分割

上一篇讲了产品经理也能动手实践的AI（三）-深入图像识别，在线辨猫，形象的说明了SGD的原理，就是如何将一个线性函数你和到我们预设的散点图上。
Hawwwk·2021-06-21 12:40

走进Tensorflow(一)：从Mnist数据集开始

Tensorflow是Google的一个开源机器学习学习框架，基于数据流图进行计算，里面包含了一些封装好的算法，例如SGD（随机梯度下降）、CNN、RNN等，用起来还是很方便的。
这里有颗小螺帽·2021-06-20 05:03

神经网络优化器

1、BGD、SGD、MSGDBGD：最原始梯度下降算法，计算需使用整个数据集的损失（慢）SGD：每次选取一个batch数据，每个数据点的loss都会对模型进行更新（震荡，易受噪声影响）MSGD：计算一批样本的平均来更新
·2021-06-18 21:00

神经网络优化方法

weights_grad=evaluate_gradient(loss_fun,data,weights)weights+=-step_size*weightes_grad缺点：计算量过大对于非凸函数不能保证全局最优SGD
DoublleTree·2021-06-09 17:15

吴恩达机器学习——大规模机器学习

一、大规模机器学习二、算法优化ps：诊断1、随机梯度下降1.1原理1.2优缺点1.3学习率与收敛性1.4在线学习2、Mini-Batch梯度下降2.1原理2.2优缺点三、MapReduce和数据并行化—
Youngy_·2021-06-07 13:10

聊聊pytorch中Optimizer与optimizer.step()的用法

当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters(),
·2021-05-31 11:29

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay
·2021-05-27 13:43

【图像分割】基于matalb灰狼算法最小交叉熵多阈值图像分割【含Matlab源码 903期】

该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
紫极神光（Q1564658423）·2021-05-18 23:34

xgboost slide（三）

方差平衡（2）目标函数：loss+正则的模式应用于回归树学习（3）我们既要预测还要简单的模型（4）定义了我们想要学习的（目标，模型）（5）如何进行学习我们如何学习1、目标函数：loss+正则2、我们不能用SGD
快乐的小飞熊·2021-05-18 22:58

函数列和函数项级数

函数列和函数项级数一、函数列和函数项级数的收敛性质1.1函数列和函数项级数的定义函数列指的是{Sn(x)}\{S_n(x)\}{Sn(x)}这样的序列，等价于数列，而函数项级数指的是将函数列{un(x)
living_frontier·2021-05-17 10:30

Arxiv网络科学论文摘要5篇(2017-12-25)

社会经济网络消费模式的相关性;动态嵌入的图聚类;网络博弈的一个变分不等式框架：存在性，唯一性，收敛性和敏感性分析;提出原始研究成果的量化指标;跟踪命名实体的扩散;社会经济网络消费模式的相关性原文标题：Correlationsofconsumptionpatternsinsocial-economicnetworks
ComplexLY·2021-05-16 22:57

学会使用茶叶术语

喝茶时，茶友们对一款茶叶的评价莫过于“回甘”、“生津”、“喉韵”、“锁喉”、“收敛性”等方面来判断，但这些茶叶的专业术语又有多少人真正理解呢！下面小编带你品一回高逼格的茶叶盛宴。
头条视点·2021-05-12 19:54

pytorch 优化器(optim)不同参数组,不同学习率设置的操作

optim的基本使用fordo:1.计算loss2.清空梯度3.反传梯度4.更新参数optim的完整流程cifiron=nn.MSELoss()optimiter=torch.optim.SGD(net.parameters
·2021-05-12 10:47

SGD和牛顿法的区别

梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：image.
菜鸟瞎编·2021-05-12 06:54

喝茶是养胃还是伤胃？真相竟是如此

在没吃饭的时候饮用绿茶会感到胃部不舒服，这是因为茶叶中所含的重要物质——茶多酚具有收敛性，对胃有一定的刺激作用，在空腹的情况下大量饮用刺激性更强。
虔茶之旅·2021-05-10 14:07

印度出差总结

对前方的询问积极迅速2.后半段努力获取全面的项目信息3.基本了解我当前层次的MKT工作要求和不足做的不好的：1.前半段经常是在不了解、不理解问题的情况下转发问题，没从之前岗位状态转过来2.习惯于问发散性问题，而不是收敛性问题
Felix_zf·2021-05-10 00:19

关于SGD优化器的学习率衰减的问题

便考虑是不是学习率的问题，由于使用的是SGD，其中一个参数为decay，借鉴别人的参设默认值，decay一般设为1x10-4.我怀疑是训练过程种学习率太大，于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式，但能力有限
alone_Messi·2021-05-08 10:43

2019年新加坡拍卖推荐——青花釉里红龙纹梅瓶

品名：青花釉里红龙纹梅瓶图录号：2062规格：高32.2cm；上口4.2cm；底10.5cm估价:SGD202,000拍卖时间：2019年5月12日拍卖地点：良木园酒店（史各士路22号新加坡）拍卖公司：
国际拍卖平台·2021-05-06 15:36

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

python深度学习入门-与学习相关的技巧

深度学习入门-与学习相关的技巧目录摘要1.参数的更新1.1SGD1.2SGD的缺点1.3Momentum（动量）1.4AdaGrad1.5Adam1.6最优化方法的比较1.7基于MNIST数据集的更新方法的比较
诗雨时·2021-05-04 00:05

ResNet34 on CIFAR-10 基准

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-03 00:21

机器学习 | 梯度下降种类及对比

随机梯度下降法SGD随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，BGD）和批量梯度下降法原理类似，区别在与求梯度时没有用
AI算法攻城狮·2021-05-02 23:42

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-02 23:07

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-04-30 23:18
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