SGD收敛性

迭代算法的收敛性

迭代算法必须收敛，所产生的极小化序列Xk具有这样的性质：或者序列中的某一点就是极小点X∗；或者序列收敛于极小点X∗,即满足limk→∞∥Xk−X∗∥=0但求解非线性最优化问题时，通常迭代序点序列收敛于全局最优解相当困难，如，求解函数f(x)=|x|的极小值，显然x=0是唯一极小点，构造极小化序列：xk+1={12(xk−1)+1,xk>1,12xk,xk≤1.容易证明这是一个下降序列。若取初始点x
q__y__L·2020-08-07 16:02

自适应rls

②考察RLS算法的收敛性。⑴遗忘因子的变化对RLS算法收敛的影响。⑵正则系数δ的变化对算法收敛的影响。③与LMS算法进行性能比较。
gsw19941117·2020-08-07 13:45

Caffe SGD solver代码阅读分析

代码文件：sgd_solver.cppsgd更新公式推导：这里以L2的regularization为例W(t+1)=W(t)−lr∗wd∗W(t)−lr∗delta(W)−momentum∗(W(t-1
东方赤龙曲和政·2020-08-07 13:46

ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)

ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)目录输出结果设计思路核心代码输出结果breast-cancersize(683,11)训练集情况
一个处女座的程序猿·2020-08-05 21:13

机器学习

这里引入统计学习和机器学习的区别：1.统计学习是theory-driven，对数据分布进行假设，以强大的数学理论支撑解释因果，注重参数推断（Inference）；机器学习是data-driven，依赖于大数据规模预测未来，弱化了收敛性问题
Pink_floyd·2020-08-05 19:11

深度学习（二）梯度推导和计算

2.链式法则3.逻辑回归梯度计算4.梯度矩阵形式推导4.1基础知识4.2三层神经网络反向传播推导1.梯度介绍深度学习的训练本质是优化损失，优化的方式是计算梯度，然后通过优化算法更新参数，常见的优化算法SGD
得克特·2020-08-05 15:04

Pytorch实现两层神经网络

一、影响训练结果的三大因素：优化函数如Adam、SGD等；初始化权重W随机初始化、服从正态分布的初始化等；学习率一般1e-6/1e-4等。
马苏比拉米G·2020-08-05 11:15

tensorflow初学之SGD

在开始本任务之前，确保已经完成了之前的notMNIST的步骤，点击查看notMNIST提示：训练随机梯度下降（SGD）花费的时间应给明显少于简单的梯度下降（GD）.1.检查包首先，检查本次学习要用到的包
Devil_Satan·2020-08-05 08:49

【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

文章首发于微信公众号《有三AI》【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此
言有三·2020-08-05 08:48

梯度中心化，一行代码加速训练并提升泛化能力

来源|晓飞的算法工程笔记优化器(Optimizer)对于深度神经网络在大型数据集上的训练是十分重要的，如SGD和SGDM，优化器的目标有两个：加速训练过程和提高模型的泛化能力。
AI科技大本营·2020-08-05 08:17

非线性方程组的牛顿迭代法（含matlab程序）

定理（收敛性）：设F(x)的定义域为，满足F(x*)=0，在x*的开领域上F'(x)存在且连续，F'(x*)非奇异，则牛顿法生成的序列{x(k)}在闭域上超线性收敛于x*，若还存在常数
weixin_44202064·2020-08-04 21:23

深度学习优化算法总结与实验

深度学习优化算法最耳熟能详的就是GD（GradientDescend）梯度下降，然后又有一个所谓的SGD（StochasticGradientDescend）随机梯度下降，其实还是梯度下降，只不过每次更新梯度不用整个训练集而是训练集中的随机样本
颀周·2020-08-04 18:00

神经网络基础学习笔记（五） 与学习相关的技巧

目录与学习相关的技巧6.1参数的更新6.1.1探险家的故事6.1.2SGD6.1.3SGD的缺点6.1.4Momentum6.1.5AdaGrad6.1.6Adam6.1.7使用哪种更新方法呢6.1.8
忆_恒心·2020-08-04 17:18

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

我们发现用的最多的优化器是Adam，为什么呢下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD
j_starry·2020-08-04 14:15

支持向量机学习笔记：数学过程及经典Tutorial

SVM的历史过程：早在20世纪60年代，Vapnik就已奠定了统计学习的基本理论基础，如经验风险最小化原则下统计学习一致性的条件（收敛性、收敛的可控性、收敛与概率测度定义的无关性，号称机
LinJM-机器视觉·2020-08-04 10:42

kaggle 影评情感分析（1）—— TF-IDF+Logistic回归/朴素贝叶斯/SGD

前言kaggle的这个startingcompetition(Bagofwordsmeetbagsofpopcorns)其实是一个word2vec-tutorial,但是本篇文章没有用到word2vec,只用了TF-IDF的方式将句子向量化，再分别用logisticregression、multinomialNaiveBayes、SGDClassifier进行训练和预测。用LR得到的结果在kagg
luqian1996·2020-08-04 09:16

最优化方法 19：近似梯度下降

前面讲了梯度下降法、次梯度下降法，并分析了他们的收敛性。上一节讲了近似梯度算子，我们说主要是针对非光滑问题的，这一节就要讲近似梯度算子在非光滑优化问题中的应用。
Bonennult·2020-08-04 06:30

最优化方法 20：对偶近似点梯度下降法

前面讲了梯度下降、次梯度下降、近似点梯度下降方法并分析了收敛性。一开始我们还讲了对偶原理，那么如果原问题比较难求解的时候，我们可不可以转化为对偶问题并应用梯度法求解呢？
Bonennult·2020-08-04 06:30

凸优化学习笔记17：次梯度下降法

那如果现在对于不可导的函数，我们就只能沿着次梯度下降，同样会面临步长的选择、方向的选择、收敛性分析等问题。
Bonennult·2020-08-04 06:29

利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）

本文介绍如何利用Matlab从头搭建深度前馈神经网络，实现手写字体mnist数据集的识别，以及展示各类优化算法的训练效果，包括SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam，最终网络的识别率能达到
风风雨雨58·2020-08-04 03:26

栈式自编码

所以，这样的网络会更容易训练，并且有更快的收敛性及更好的准确度。栈式自编码常常被用于预训练（初始化）神经网络之前的权重预训练步骤。例如，在一个分类问题上，可以按照从前向后的顺序执行每一层通
小 小 羊·2020-08-03 23:44

凸优化学习-（二十五）无约束优化算法——最速下降法

凸优化学习最速下降法实为最陡下降法，收敛性质类似于梯度下降法。
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

[pytorch学习笔记六] 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。
奔前程的水手·2020-08-03 22:02

批量归一化（BN：BatchNormalization）

批量归一化（BN：BatchNormalization）1、背景随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout
小熊猫3·2020-08-03 21:12

EM算法详解

目录1.EM算法详解、及其收敛性2.EM算法在混合高斯模型学习中的应用3.EM—变分推断1.EM算法详解、及其收敛性参考：【1】EM算法详解：实例【2】EM算法原理总结-刘建平Pinard-博客园【3】
满腹的小不甘·2020-08-03 21:02

最优化方法系列：Adam+SGD—>AMSGrad

自动调参的Adam方法已经非常给力了，不过这主要流行于工程界，在大多数科学实验室中，模型调参依然使用了传统的SGD方法，在SGD基础上增加各类学习率的主动控制，以达到对复杂模型的精细调参，以达到刷出最高的分数
alppkk4545·2020-08-03 14:37

caffe相关优化算法、数学函数库、全连层源码阅读

1.优化算法Caffe的solver类提供了6种优化算法，配置文件中可以通过type关键字设置：StochasticGradientDescent(type:“SGD”)AdaDelta(type:“AdaDelta
Rosun_·2020-08-03 13:14

TensorFlow2-网络训练技巧

TensorFlow2网络训练技巧文章目录TensorFlow2网络训练技巧简介过拟合与欠拟合过拟合问题动量（Momentum）SGD学习率衰减（learningratedecay）补充说明简介在神经网络这种端到端模型的训练过程中
周先森爱吃素·2020-08-03 12:19

最优化方法 26：不动点迭代

这一节则主要是针对算法的收敛性进行分析，试图从一个更加抽象的层面，利用不动点迭代的思想，把上面的算法综合起来，给一个比较general的收敛性分析方法。1.什么是不动点？
Bonennult·2020-08-03 11:28

机器学习系列 04：梯度下降法及 Python 实现

  本内容将介绍梯度下降法以及其三种类型（批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD））。最后将给出使用随机梯度下降法拟合一个线性回归模型的Python代码。  
空杯的境界·2020-08-03 10:35

python实现带l1正则化的逻辑回归，采用sgd。

在开源基础上增加l1增则化和中止条件，测试效果并不好，暂时供大家参考指正。训练数据去这里取，http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/#!/usr/bin/python#LogisticRegressiononDiabetesDatasetfromrandomimportseedfr
_吴天德·2020-08-03 09:50

随机最速下降法(SGD)与AdamOptimizer

Adam这个名字来源于adaptivemomentestimation，自适应矩估计，如果一个随机变量X服从某个分布，X的一阶矩是E(X)，也就是样本平均值，X的二阶矩就是E(X^2)，也就是样本平方的平均值。Adam算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer可控制学习速度。Ada
wanghua609·2020-08-03 07:33

Caffe学习系列(8)：solver优化方法

上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD"),AdaDelta(type:"AdaDelta"),AdaptiveGradient
weixin_33774883·2020-08-03 06:23

深度学习训练中是否有必要使用L1获得稀疏解

因为：对于加了L1正则的神经网络，大部分深度学习框架自带的优化器（主要是SGD及其变种）训练获得不了稀疏解DL框架中L1正则
Zhenglin_zou·2020-08-03 02:57

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor of shape [9216,4096] an

(seeabovefortraceback):OOMwhenallocatingtensorofshape[9216,4096]andtypefloa[[Node:training/Modified_SGD
qingfengxiaosong·2020-08-03 02:29

tensorflow自己实现SGD功能

手动实现SGD和调用优化器结果比较importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#mnist已经作为官方的例子
masbbx123·2020-08-03 01:51

Digression：The perceptron learning algorithm（感知机学习算法）

Digression：Theperceptronlearningalgorithm离散：（感知机学习算法）本章主要讲解感知机算法：1.感知机算法的假设函数2.感知机算法的损失函数含说明，收敛性的证明3.
召风·2020-08-03 01:33

FedProx——异构网络的联邦学习优化

McMahan17年文章的基础上，对FedAvg做的改进，增加了一个修正项，称为proximalterm，其本质是对本地模型权重参数和全局模型权重参数的一个差异限制，一次来增加模型训练的稳定性和模型的收敛性
有毒的大妖怪·2020-08-03 00:39

cs231n assignment1 --SVM

先来看一看作业要求：重点在于SVM的lossfunction、gradientdescent、完成SGD的optimize和W的可视化。话不多说，开始干活！
东海鱼鱼·2020-08-02 23:07

SVM求解_SMO 机器学习

主要解如下凸二次规划对偶问题：求解过程中里面关于二次规划算法收敛性证明，看了很多文档一直没找到。
chengxf2·2020-08-02 23:24

统计学习方法笔记

1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型的评估与选择1.5泛化能力1.6生成模型和判别模型Chap2：感知机2.0分类问题2.1感知机模型2.1.1假设空间2.1.2评价准则2.1.3学习算法2.2收敛性证明
Captaincoke·2020-08-02 23:16

tensorflow2.x实时绘制训练时的损失和准确率

sgd=SGD(lr=float(model_value[3]),decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy
Como0413·2020-08-02 15:54

联网住宅和智能建筑:解决可靠性、收敛性、连通性

从流行文化到现实自动化家居的概念并不是一个新的概念:自20世纪30年代以来，这个理念就在世界各地的博览会场所中流传开来，在大众文化中，电视节目和电影可以想象未来家庭生活的未来——固化了公众对家庭自动化的好处的看法。在20世纪80年代，现代版的自动化住宅开始出现在市场上。“联网住宅”的概念最初是由美国住宅建筑商协会(AmericanAssociationofHomebuilders)推出的，并形成了
A奉献经验·2020-08-02 15:37

pytorch学习笔记：优化器

2.1、单步调试代码观察优化器建立过程首先运行到断点出stepinto2.进行到SGD初始化函数3.运行到64行stepinto进入父类
小杰.·2020-08-02 14:22

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 13:52

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 12:21

思维导图模式

在收敛性思维模式中，虽然我能再把相同类型的归类在一起，但是还不会用关键词把他们归类，也就是不会总结。
kenya83·2020-08-01 13:48

SVM-SVC分类

噪声数据和异常点处理成功处理了涉及到很多变量的场景当变量比样本还多是依旧有效快速，即使样本量大于1万自动检测数据的非线性，不用做变量变换SVM缺点：应用在二元分类表现最好，其他预测问题表现不是太好变量比样例多很多的时候，有效性降低，需要使用其他方案，例如SGD
Arron_yuan·2020-08-01 09:25

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:57

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:57
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