SGD收敛性第33页

torch.nn.Sequential and torch.nn.Module

defineyournetworknn.Tanh(),nn.Linear(4,1))param=seq_net.parameters()#getallparametersoptim=torch.optim.SGD

Tan Jiang·2020-08-19 17:43

深度学习|反向传播算法（BP）原理推导及代码实现

01—回顾昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个epoch又对mini_batch样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考：深度学习|神经网络模型实现手

算法channel·2020-08-19 06:26

优化算法note

发展：优化算法的主要步骤：SGD：下降梯度就是最简单的最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点。

凉风慕有信·2020-08-19 03:08

pytorch-fineturn the network and adjust learning rate

model.fc.parameters()))base_params=filter(lambdap:id(p)notinignored_params,model.parameters())optimizer=torch.optim.SGD

vwenyu-L·2020-08-19 03:01

Pytorch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

HDU_number1_ADC·2020-08-19 03:36

【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）

目录简介1、SGD(StochasticGradientDescent,SGD)2、Momentum3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad5、RMSProp6

ChaucerG·2020-08-19 03:02

Pytorch 存储模型的同时应该存储Adam或SGD状态

完整存储模型方便再次训练save_checkpoint({'epoch':epoch+1,'arch':args.arch,'state_dict':model.state_dict(),'best_prec1':best_prec1,'optimizer':optimizer.state_dict(),},is_best)defsave_checkpoint(state,is_best,file

青盏·2020-08-19 03:12

基于搜索数据生成的多目标方法笔记

这个解集要满足两个要求，即收敛性和分布性。收敛性就是要使得到的解集在目标空间上与真正Pareto最优前沿的距离尽可能小，分布性则是要使这个解集在目标空间尽可能均匀分布。

樊豆豆123·2020-08-19 01:27

为什么Batch Norm有效？

最近思考得到的解答，将input进行norm标准化，等价于input进行了缩放，在进行反向传播修正时(以minibatch-SGD为例)，计算梯度时，不会出现梯度爆炸和消失（因为在这之前对input进行了

空气可乐·2020-08-19 01:13

AI-统计学习(11)-改进的迭代算法及拟牛顿法

逻辑回归时是需要改进迭代尺度算法，用于提高收敛性，而对于没有显示形式方程求极值或者0时，我们需要用拟牛顿法。

多云的夏天·2020-08-19 01:12

Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler提供了一些基于epoch调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr

你好再见z·2020-08-19 01:32

理解optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的作用及原理

loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD

潜行隐耀·2020-08-19 01:22

深度学习-批标准化（批归一化，Batch Normalization）

Google在ICML文中描述得非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做标准化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。

lijfrank·2020-08-19 01:30

搞清楚TensorFlow2--GradientTape

引言在聊GradientTape之前，我们不得不提一下自动微分技术，要知道在自动微分技术之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation(反向传播算法)进行梯度求解，然后使用SGD

BoCong-Deng·2020-08-19 00:45

李宏毅机器学习作业2

理解偏差和方差学习误差为什么是偏差和方差而产生的，并且推导数学公式过拟合，欠拟合，分别对应bias和variance什么情况学习鞍点，复习上次任务学习的全局最优和局部最优解决办法有哪些梯度下降学习Mini-Batch与SGD

winds_lyh·2020-08-19 00:31

pytorch学习系列（1）：学习率调整

1.等间隔调整：以SGD优化算法为例，初始学习率为0.001。

ch ur h·2020-08-19 00:14

【机器学习】【线性回归】梯度下降的三种方式(BGD+SGD+MSGD)以及三种调优方法(加快收敛速度)

2.梯度下降的三种方式在ML中，梯度下降有三种方式：1）批量梯度下降(BatchGradientDescent，BGD)2）随机梯度下降(StochasticGradientDescent，SGD)3）

CV_ML_DP·2020-08-18 17:26

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数

雷恩Layne·2020-08-18 16:54

6种机器学习中的优化算法：SGD,牛顿法,SGD-M,AdaGrad,AdaDelta,Adam

本文一共介绍6种机器学习中的优化算法：1.梯度下降算法（SGD）2.牛顿法3.SGD-M4.AdaGrad5.AdaDelta6.Adam1.梯度下降算法（SGD）用梯度下降算法最小化目标函数f(x)，

程序员鱼大·2020-08-18 16:45

干货|机器学习的数学基础

如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才便于用凸优化或其他框

文文学霸·2020-08-18 13:08

梯度下降法详解

所以可得常用的梯度下降法包括随机梯度下降法(SGD)、批梯度下降法(B

深度技术宅·2020-08-18 13:02

基于LSTM的Chatbot实例(4) — 基于SGD的模型参数训练及优化

一、SGD基本知识前几篇文章中已经介绍了我们的seq2seq模型使用均方误差作为损失函数，使用SGD算法（随机梯度下降）算法来训练模型参数，实例中代码如下：net=tflearn.regression(

晨丢丢·2020-08-18 12:29

大数据方向笔试面试题

1.使用大数据训练深度神经网络（DeepNeuralNetworks,简称DNN）的方法：SGD:随机梯度下降。它能够收敛于最小值点，因此当训练数据过大时，用GD可能造成内存不够用，则可用SGD。

LatinoCaribo·2020-08-18 12:55

矩阵分解笔记（Notes on Matrix Factorization）

并分别推导了它们的更新规则，收敛性，以及它们的应用。

mingo_敏·2020-08-18 11:46

pytorch-SVD第二弹

##利用SGD实现SVD算法误差有点高，感觉像是写错了importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchtorch.cuda.empty_cache()data=pd.read_csv

一看就会，上手就废·2020-08-18 10:35

神经网络反向传播理解

不管使用何种梯度下降算法（BGD,SGD，Adam），都需要先算出各个参数的梯度。反向传播的作用：就是快速算出所有参数的偏导数。

xingkongyidian·2020-08-18 10:25

全连接的神经网络Java实现

本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数

学者(cloudea)·2020-08-18 09:38

卡尔曼滤波和LMS

收敛性比较好就意味着跟踪会变慢，反之同理。基于维纳滤波的框架进行的一些比较。LMS也是可以处理非平稳的，因为它是递归的。大概是这样，其实还有一

出击桃子·2020-08-18 00:39

李航（统计学习方法第二章）

介绍感知机模型叙述感知机的学习策略（特别是损失函数）介绍感知机学习算法（包括原始形式和对偶形式），并验证算法收敛性。

公琉星追·2020-08-17 17:34

数值分析线性方程组迭代法之SOR迭代法详解及其C语言算法实现

可以点击这里数值分析(东北大学)):1.构造迭代式时,要加上一个大于0的松弛因子w,这样可以加快其收敛速度2.根据上式进行分析:3.得到迭代式:得到迭代式以后,就可以选择合适的初始解进行计算了,由于迭代法的收敛性与初始向量无关

爱你是长久之计~·2020-08-17 17:22

统计学习方法笔记第二章-感知机

统计学习方法笔记第二章-感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分型2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机算法的原始形式2.3.2算法的收敛性感知机的介绍

Wine Ray·2020-08-17 17:11

关于牛顿迭代法的初值以及收敛性的理解

定理描述规规矩矩的定理就不再重复了，举个栗子吧f(x)=0f(x)=0f(x)=0单变量方程，求根改写为等价形式ϕ(x)=x\phi(x)=xϕ(x)=x在大前提ϕ∈C[a,b]\phi\inC[a,b]ϕ∈C[a,b]的条件下（即函数在区间[a,b]上连续）如果∣ϕ(x)−ϕ(y)∣≤L∣x−y∣|\phi(x)-\phi(y)|\leqL|x-y|∣ϕ(x)−ϕ(y)∣≤L∣x−y∣其中∀x,

weixin_43012036·2020-08-17 16:28

【转】深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及

爱吃串串的瘦子·2020-08-17 16:23

统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广

统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广EM算法的引入EM算法的收敛性EM算法在高斯混合模型学习中的应用EM算法的推广统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广

LYPG·2020-08-17 16:29

强化学习中值迭代收敛性推理证明

接下来直观感受一下强化学习中值迭代的收敛性。假设现在的Agent处于一个statesss下，想要去找一个optimalstate，那怎么去找呢？

小小何先生·2020-08-17 16:39

样条函数 -- spline function

分段低次多项式、在分段处具有一定光滑性的函数插值就是模拟以上原理发展起来的，它克服了高次多项式插值可能出现的振荡现象，具有较好的数值稳定性和收敛性，由这种插值过程产生的函数就是

weixin_34270606·2020-08-17 16:31

牛顿法及其收敛性

目录0.引论2.牛顿法2.1单变量牛顿法2.2多变量牛顿法3.简化牛顿法3.1平行弦法3.2牛顿下山法0.引论在工程中，很多的问题都可以归结为求解一组偏微分方程。描述如下：在某一个区域\(\Omega\)中，物理量\(u={u_1,u_2,\cdots,u_n}\)满足一组控制方程，并且在边界上满足若干条件：控制方程利用两个微分算子来表示\(A(u),B(u)\)。\[A(u)=\begin{ca

叛逆的鲁鲁修love CC·2020-08-17 15:45

15加速神经网络的训练

1、StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降批量梯度下降法（BatchGradient

花梦飞·2020-08-17 15:53

斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记五：Batch Normalization（以及Layer Normalization）

一种是采用更加精巧的优化方法，如SGD+momentum,RMSProp,orAdam。另一种方法是改变网络的结构，使其更加易于训练。BatchNormalization就是这样一种方法。

持久决心·2020-08-17 15:21

Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder

利益于reparemeterization技巧，我们可以使用常规的SGD来训练网络。Figure1.VAEfra

Alanyannick·2020-08-17 15:22

不动点迭代以及其收敛性

不动点迭代以及其收敛性对于迭代的理解不动点迭代迭代的收敛性区间收敛局部收敛对于迭代的理解所谓迭代就是反复使用执行某一个过程，并且用本次执行该过程的结果作为下一次执行的起点，不断推进，直到得到满足要求的结果

深读·2020-08-17 14:20

加速神经网络训练（Speed UpTraining)

学习资料英文学习资料PyTorch可视化优化器今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程包括以下几点：StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam

注定走红Scream·2020-08-17 14:20

Day9 深度学习入门

常见的有以下四种：SGD(stochasticgradientdescent)、Momentum、AdaGrad、Adam。

「已注销」·2020-08-17 14:39

08. 训练神经网络3 -- 优化算法

随机梯度下降(sgd)momentumR

潘小榭·2020-08-17 13:10

数值分析(7)-非线性方程求根

7非线性方程求根文章目录7非线性方程求根7.1二分法4.2简单迭代法4.2.1一般形式4.2.2收敛条件4.2.3收敛阶4.3Newton迭代法4.3.1迭代格式4.3.2收敛性这一章讲的是非线性方程求根的故事

改名大佬·2020-08-17 12:57

数值分析(6)-解线性方程组迭代方法

解线性方程组迭代方法6.1Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法6.1.1Jacobi迭代法6.1.2Gauss-Seidel迭代法6.1.3上面两种迭代法的矩阵形式6.2迭代法的一般形式与收敛性

改名大佬·2020-08-17 12:56

一般迭代法（一）| 原理公式 + 迭代法的收敛性

一般迭代法1.基本原理和迭代公式先看一个例子。设有两个函数y=φ(x)y=\varphi(x)y=φ(x)和y=xy=xy=x，欲求其交点x∗x^*x∗。为此，可将函数y=xy=xy=x改写成x=yx=yx=y的形式，并给定一个初始值x0x_0x0，并进行如下计算：（1）先计算函数y=φ(x)y=\varphi(x)y=φ(x)在x0x_0x0处的函数值y0y_0y0，然后计算函数x=yx=yx=

Sany 何灿·2020-08-17 11:25

迭代法求解线性方程组

李锐博恩·2020-08-17 11:15

各类优化方法总结

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgr

Queenazh·2020-08-17 11:38

深度学习优化方法总结

先敬大佬的一篇文章《深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）》在assignment2FullyConnectedNets作业中的optim.py

临江轩·2020-08-17 11:41

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