E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
SGD收敛性
深度学习最全优化方法---来源于知乎
SGD
:1、随机梯度下降最大的缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，因此可以带来优化波动(扰动)2、由于波动，因此会使得迭代次数（学习次数）增多，即收敛速度变慢Mini-batch:1、Mini-batch
weixin_30389003
·
2020-08-17 10:51
数值计算笔记之迭代法的
收敛性
雅可比迭代阵：高斯-赛德尔迭代阵：迭代法的
收敛性
1、充分条件定理1：若迭代阵(范数)，则迭代法公式对任意初值均成立。例：，判断上述迭代法的
收敛性
。
MinJinFan
·
2020-08-17 10:30
数值计算
数值分析(2)-非线性方程组求根
数值分析2.非线性方程组求根非线性方程求根二分法不动点迭代不动点迭代全局
收敛性
收敛域和收敛阶Steffensen迭代格式Newton迭代Newton迭代推广有重根割弦法非线性方程求根二分法二分法计算过程中第
zhao23333
·
2020-08-17 10:56
数值分析
非线性方程组
【笔记】线性方程组
目标：了解线性方程组的数值解法，掌握求解线性方程组的迭代法的有关原理方法，会用迭代法收敛的有关理论来分析迭代法的
收敛性
和收敛速度。
weixin_30375247
·
2020-08-17 10:18
[笔记]飞浆PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习-21日学习打卡（Day 2）
今天介绍了梯度下降的代码实现，以及随机梯度下降（
SGD
）的原理与实现。有N个样本，m个特征，以均方误差损失函数为例：L=12N∑
BruceWang94
·
2020-08-16 23:23
paddlepaddle
BOOST静态编译
在做CEGUI+OGRE结合时，提示用到了“libboost_thread-vc80-mt-
sgd
-1_42.lib”这个库。从boost官网上下载编译之后发现仍然找不到该库。
li_jian_xing
·
2020-08-16 19:18
机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第二章 感知机
统计学习方法》学习笔记：第二章感知机2感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的
收敛性
紫芝
·
2020-08-16 14:47
机器学习
算法
人工智能
《deep learning for cv with python start bundle》第九章读书笔记
本章主要讲优化函数以及正则化一.Vanillagradientdescent与
SGD
梯度下降方法是opt【优化函数】之一1.1Vanillagradientdescent与
SGD
概念Vanillagradientdescent
mdjxy63
·
2020-08-16 13:41
《deep
learning
for
computer
vi
Soft Actor-Critic 论文笔记
无模型深度强化学习算法（Model-freeDRL）有两个主要缺点：1.非常高的样本复杂性（需要与环境进行大量交互产生大量样本）2.脆弱的
收敛性
（它的
收敛性
受超参数影响严重：学习率，探索常量等等）这两个缺点限制了其应用于复杂的真实世界任务
geter_CS
·
2020-08-16 12:46
强化学习
SAC（Soft Actor-Critic）
Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor，2018，ICML文章概述 强化学习的两个主要挑战是高样本复杂性和
收敛性
脆弱
Katniss-丫
·
2020-08-16 11:50
Learning)
第十二讲：贝叶斯学习与EM算法（下)
主要内容2EM算法2.1引入2.1.1MLE回顾2.1.2高斯混合模型与EM算法2.1.3GMM的贝叶斯理解2.1.4EM算法的
收敛性
2.2算法2.2.1算法过程2.2.2总结2.3一些例子2.3.1硬币模型
leo_fighting
·
2020-08-16 10:06
Pattern
Recongination
机器学习
加速神经网络训练 优化器 optimizer
1.
SGD
（StochasticGradientDescent）随机梯度下降法这种方法是将数据分成一小批一小批的进行训练。但是速度比较慢。
Gloria_song
·
2020-08-16 10:53
神经网络——小白
Keras之VGG16识别mnist数据集（迁移VGG16）
vgg16fromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dropout,Densefromkeras.modelsimportModelfromkeras.optimizersimportSGD#引入
SGD
旧梦如烟
·
2020-08-16 08:40
深度学习之Keras
优化器——梯度下降优化算法综述
如何选择
SGD
优化器Referencehttps://blog.csdn.net/u010248552/article/details/79764340https://zhuanlan.zhihu.com
duo'la'mi'ya
·
2020-08-16 08:18
机器学习
可以丢掉
SGD
和Adam了，新的深度学习优化器Ranger：RAdam + LookAhead强强结合
作者：LessWright编译：ronghuaiyang导读给大家介绍一个新的深度学习优化器，Ranger，同时具备RAdam和LookAhead的优点，一行代码提升你的模型能力。Ranger优化器结合了两个非常新的发展(RAdam+Lookahead)到一个单一的优化器中。为了证明它的有效性，我们的团队最近使用Ranger优化器在FastAI全球排行榜上获得了12个排行榜记录。Lookahead
AI蜗牛车
·
2020-08-16 07:05
梯度下降优化器
梯度下降优化器Momentum如果在峡谷地区(某些方向较另一些方向上陡峭得多，常见于局部极值点)，
SGD
会在这些地方附近振荡，从而导致收敛速度慢。这种情况下，动量(Momentum)便可以解决。
陈熊贵 Evers Chen
·
2020-08-16 06:50
利用基于线性假设的线性分类器LogisticRegression/SGDClassifier进行二类分类(复习1)
本文是个人学习笔记，内容主要涉及LR(LogisticRegression)和
SGD
(SGDClassifier)对breast-cancer数据集进行线性二分类。
Young_win
·
2020-08-16 06:11
算法实现
批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(
SGD
)与小批量梯度下降(MBGD)
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。 为了便于理解，这里我们将使用只
SupreEvi
·
2020-08-16 05:24
强化学习
强化学习
CentOs环境下配置SMTP
本文中讲述了配置一个简答你的SMTP客户端，所有的步骤分为三步进行：1.安装mailx软件包使用yum安装mailx软件包，执行yum-yinstallmailx[root@iZ2ze5yfpvmnb0
sgd
00igpZ
perfecttshoot
·
2020-08-16 02:24
Linux
2020年3月19日学习笔记
个人学习笔记，可能存在错误，仅供参考，部分内容来自网上，侵删目录1任务2Python学习2.1nn.Conv2d卷积2.2map()2.3filter()2.4optim.
SGD
1任务看一遍其他PCB源码过一遍自己的代码复习
远方的河岸
·
2020-08-16 00:30
笔记
boost链接库无法打开问题解决方法
这篇文章的主要内容是编译后在实际运用过程中出现链接库失败的解决办法，例如在运用thread库时出现的：LINK:fatalerrorLNK1104:无法打开文件“libboost_date_time-vc71-mt-
sgd
caoyanting007
·
2020-08-15 06:10
boost
A Many-objective Evolutionary Algorithm With Pareto-adaptive Reference Points
如果估计的形状可能是凸的，则用最差点作为参考点来计算个体的
收敛性
和多样性指标。否则，参照点设为理想点。此外，对最差点（nadirpoint）的估计与文献中广泛使用的方法不同。
fan2312
·
2020-08-14 17:30
多目标优化
NLP面试题总结（包含8种优化器简介）.03
目录part1.1.介绍一下几种优化器1.1
SGD
(StochasticGradientDescent)1.2BGD（BatchGradientDescent）1.3MBGD（Mini-BatchGradientDescent
fly_Xiaoma
·
2020-08-14 08:09
NLP
interview
非线性方程求根
文章目录非线性方程求根隔根区间描图法逐步搜索法例题二分法步骤讨论例题迭代法简单迭代法
收敛性
例题迭代法收敛的充分条件定理1例题牛顿迭代法牛顿迭代法：xk+1=xk−f(xk)f′(xk)x_{k+1}=x_k
qcwlmqy
·
2020-08-14 05:17
school
LINE: Large-scale Information Network Embedding阅读笔记
这篇文章提出的LINE可适用于百万级边的大型网络，不基于randomwalk而是通过网络结构（1阶相似度与2阶相似度）设计优化目标函数，通过
SGD
来学习得到nodeembedding，是一篇开拓性的工作
Nstar-LDS
·
2020-08-14 02:51
NLPer阅读笔记
深度学习——
sgd
等优化方法比较
SGDSGD（stochasticgradientdescent）随机梯度下降，对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。优点是：当训练数据太多时，利用整个数据集更新往往时间上不显示。batch的方法可以减少机器的压力，并且可以更快地收敛；当训练集有很多冗余时（类似的样本出现多次），batch方法收敛更快。M
zchang81
·
2020-08-14 00:52
深度学习
SGD
/Momentum/Nesterov
今天看pytorch的
SGD
发现了关于
SGD
的三种扩展，分别是
SGD
,Momentum,Nesterov下面整理一下三个的原理和区别：SGDStochasticGradientDescentparam-
XHPlus+
·
2020-08-13 23:12
deep
leaning
basic
PyTorch的Optimizer训练工具
例如：optimizer=optim.
SGD
(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=
Steven·简谈
·
2020-08-13 22:03
Python
机器学习
pytorch优化器
优化器optimizer加速神经网络的训练
SGD
方法（StochesticGradientDescent）（随机梯度下降）每次使用批量数据训练，虽然不能反映整体情况，但是加速了训练速度，也不会丢失很多的准确度
逆夏11111
·
2020-08-13 22:45
深度学习
pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout
pytorch学习笔记（十五）————EarlyStop，Dropout，
SGD
目录EarlyStopDropoutSGD随机梯度下降目录EarlyStop（1）EarlyStop的概念EarlyStop
南风渐起
·
2020-08-13 22:36
pytorch
优化器（Optimization）
优化器（Optimization）
SGD
（StochasticGradientDescent）
SGD
+MomentumNesterovMomentumAdaGradRMSPropAdamSGD（StochasticGradientDescent
weixin_43164196
·
2020-08-13 22:36
深度学习常用优化器优缺点
随机梯度下降（
SGD
）：
SGD
指的是minibatchgradientdescent简单好理解，但是其存在的缺陷是，只有当自变量是一个维度的时候，它的前进方向才是真正梯度下降的方向。
xia.sir
·
2020-08-13 22:52
SGD
，Adam等优化器整理使用
优化器的比较几种常见优化器
SGD
（StochasticGradientDescent）Mini-batchGradientDescent改进版优化器momentum动量AdagradAdadeltaRMSpropAdam
滴滴滴'cv
·
2020-08-13 21:53
pytorch中优化器总结
以
SGD
优化器为例：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/7/322:31#@Author:XiaoMafromtorchimportnnasnnimporttorchastfromtorch.autogradimportVariableasV
fly_Xiaoma
·
2020-08-13 21:20
pytorch
SGD
,Adam,momentum等优化算法比较
深度学习优化算法经历了
SGD
->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。
JY-Justin
·
2020-08-13 21:50
pytorch学习之优化器torch.optim
功能：优化更新深度学习模型的参数介绍：实现了深度学习中绝大多数的优化方法，例如RMSProp,Adam，
SGD
等，更便于应用，所以通常不需要手动写上述代码。
爱学习的人工智障
·
2020-08-13 21:49
pytorch
深度学习
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、
SGD
、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）...
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种
oldbalck
·
2020-08-13 21:25
为什么说随机最速下降法 (
SGD
) 是一个很好的方法？
本文主要介绍
SGD
算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition
weixin_34284188
·
2020-08-13 21:16
深度学习中常用的优化器简介
下式给出
SGD
的更新公式\[\theta_t=\theta_{t-1}-\alpha\nabla_\thetaJ(\theta)\]其中\(\alpha\)是学习速率。
weixin_30296405
·
2020-08-13 20:38
神经网络关于优化器的选择问题（Optimizer）
（我们设，一般的线形回归函数的假设函数是：对应的损失函数是：）**1.常见的三个优化器（BGD，
SGD
legendcloudRR7
·
2020-08-13 20:00
神经网络
SiamFC：基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法
这些方法中，要么使用网络内部某一层作为特征的shallow方法（如相关滤波）；要么是使用
SGD
六月的雨唯你
·
2020-08-13 20:13
计算机视觉
深度学习
batch、batch_size、epoch、iteration简介
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。
creat2012
·
2020-08-13 19:48
batch
batch_size
epoch
iteration
关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些
本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法优化器算法简述:首先来看一下梯度下降最常见的三种变形BGD，
SGD
，MBGD，这三种形式的区别就是取决
RedMery
·
2020-08-13 19:21
深度学习常见策略总结(优化器选择，防止过拟合策略）
1.优化器的选择关于深度学习各种优化器的介绍和对比在网上有很多图文并茂的讲解，比如我上一篇博文转载的文章：深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、
SGD
、MBGD、Momentum、NAG
Briwisdom
·
2020-08-13 19:58
深度学习
深度学习笔记-14.各种优化器Optimizer的总结与比较
目录一、优化器的作用：二、各种优化器介绍2.1梯度下降法(GradientDescent)2.1.1标准梯度下降法(GD)2.1.2.批量梯度下降法(BGD)2.1.3随机梯度下降法(
SGD
)2.2动量优化法
业余狙击手19
·
2020-08-13 19:01
#
DL学习笔记
各类优化方法总结（从
SGD
到FTRL）
目录目录各类优化方法总结1.
SGD
2.Momentum3.Nesterov4.Adagrad5.Adadelta6.Adam7.FTRL参考资料各类优化方法总结为了方便描述，假设第tt轮要更新的某参数是
蕉叉熵
·
2020-08-13 18:00
机器学习
如何选择深度学习优化器
下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有
SGD
，RMSprop，Adagrad，Adadelta
csdn王艺
·
2020-08-13 18:07
优化器——
SGD
StochasticGradientDescent(
SGD
)梯度更新规则：
SGD
更新时是对每个样本进行梯度更新，对于比较大的数据集来说，可能会有相似的样本，
SGD
一次只进行一次更新，没有冗余，而且速度比较快
千岁千岁千千岁_
·
2020-08-13 18:32
参数优化
深度学习各类优化器详解（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）
深度学习梯度更新各类优化器详细介绍文章目录深度学习梯度更新各类优化器详细介绍一、前言：二、梯度下降变形形式1、批量归一化（BGD）2、随机梯度下降（
SGD
）3、小批量梯度下降（MBGD）三、梯度下降遇到的困难四
恩泽君
·
2020-08-13 18:49
深度学习
optimization
深度学习笔记（四）：常用优化算法分析比较及使用策略（
SGD
、SGDM、
SGD
with Nesterov Acceleration、AdaGrad、AdaDelta、Adam、Nadam）
文章目录一、一个框架回顾优化算法1、
SGD
算法：评价：2、SGDM(SGDwithMomentum)算法：评价：3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta
呆呆象呆呆
·
2020-08-13 17:52
深度学习
上一页
30
31
32
33
34
35
36
37
下一页
按字母分类：
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他