SGD收敛性

Pytorch是实现深度学习优化器SGD Momentum RMSprop Adam（10）

（1）算法简介SGD随机梯度下降算法参数更新针对每一个样本集x(i)和y(i)。批量梯度下降算法在大数据量时会产生大量的冗余计算，比如：每次针对相似样本都会重新计算。
独孤九剑-风清扬·2019-03-15 10:24

共轭梯度法的python实现

其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性
Tomator01·2019-03-13 20:03

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam
香菇不相识·2019-03-13 10:05

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam
Brook_icv·2019-03-13 10:00

机器学习（四）：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）

本文基于吴恩达老师的机器学习课程。看了吴恩达老师的机器学习课程，收获很多，想把课上学做的笔记结合自己的理解以及找到的一些资料综合起来做一个总结。大家感兴趣也可以自己去看一看吴恩达老师的课，这套课程，被公认为最好的机器学习的入门教程，下面是课程视频链接：斯坦福大学公开课：机器学习课程上一篇博客机器学习（三）：线性回归：梯度下降算法讲了用最小二乘法求得损失函数，再用梯度下降算法最小化损失函数，使得和原
Sakuya__·2019-03-12 15:08

SiamFC阅读理解

有些方法探索深度卷积网络的特征表达能力，但是需要使用SGD在线调整参数，限制了系统的速度。本文中作者提出将全卷积Siamese网络用于跟踪，在目标检测数据集ILSVRC15上训练，速度超过实时帧率。
橙子潘潘·2019-03-11 10:47

【AI初识境】为了围剿SGD大家这些年想过的那十几招

文章首发于微信公众号《有三AI》【AI初识境】为了围剿SGD大家这些年想过的那十几招这是《AI初识境》第7篇，这次我们说说常用的优化算法。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
言有三·2019-03-11 07:31

GCN:Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems简介

相对于之前的GCN方法，作者提出了高效的randomwalk方法同时设计了一个新颖的训练策略以提高模型的收敛性和鲁棒性。介绍之前的基于G
loserChen.·2019-03-10 21:44

torch.nn.MSELoss()及torch.optim.SGD的理解

文章目录一个简单的例子MSELoss的直观实现方法SGD的直观实现方法参考一个简单的例子importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(10,3)y=torch.randn
huxuedan01·2019-03-09 20:14

策略梯度

基于策略的学习可能会具有更好的收敛性，这是因为基于策略的学习虽然每次只改善一点点，但总是朝着好的方向在改善；而在基于值函数的算法中，价值函
coolsunxu·2019-03-08 21:56

深度学习优化方法总结

2、SGDwithmomentum相对SGD算法，多了参数v，用来统计历史梯度累计和，另外通过参数alpha来控制历史梯度累加和对当前参数更新的影响。
liumy601·2019-03-08 18:39

PyTorch优化函数

PyTorch优化器导入文章目录一、导入PyTorch二、定义模型三、导入优化器导入优化器1:梯度下降法SGD导入优化器2:SGD+momentum导入优化器3:Adagrad导入优化器4:RMSprop
mingxiaod·2019-03-08 15:49

2019最牛的梯度优化算法出炉，AdaBound实验对比代码

id=Bkg3g2R9FXgithub地址：https://github.com/Luolc/AdaBoundAdaBound可以被视为一个优化器，随着训练步数的变大，它会从Adam动态转换为SGD。
鱼大hello·2019-03-06 11:58

深度学习中常见的优化方法及调参方法

深度学习中常见的优化方法基本算法随机梯度下降SGD带动量的SGDNesterov动量自适应学习率的算法AdaGradRMSPropAdam二阶近似方法牛顿法牛顿法比梯度下降法更快的原因工程调参方法及学习率设置问题基本算法随机梯度下降
Tianlock·2019-03-04 17:15

深度学习中常见的参数优化方法

-SGD与全量梯度下降相比,SGD的特点如下:优点:由于每次只涉及一个样本,因此梯度计算速度很快;缺点:每次计算梯度时只受单个样本的影响,所以导致梯度的准确度下降,可能会导致loss曲线的震荡改进方案:
_ReLU_·2019-03-02 19:03

机器学习实战3-sklearn使用下载MNIST数据集进行分类项目

目录1、MNIST数据集2、训练一个二元分类器2.1、随机梯度下降（SGD）分类器2.2、分类器的性能考核：2.2.1、混淆矩阵2.2.2、精度:（我的理解：预测集内，预测正确的比率）2.2.3、召回率
菜鸟知识搬运工·2019-02-27 15:30

感知机-收敛性证明及代码实现

一、感知机原理感知机是最简单的线性二分类模型，如果要处理的数据是线性可分的，则该模型能取得很好的效果，如果数据不是线性可分的，则该模型不能取得很好的效果。以二维平面为例，如果要分类的点，能被一条直线分开，直线的一侧是正类，直线的另一侧是负类，则说明数据是线性可分的。如果数据需要一个圆来分开则说明数据不是线性可分的，曾经感知机因为不能处理异或问题，而被人批判，导致神经网络的研究停滞了几十年。1.1感
宁悦·2019-02-26 19:39

momentum SGD（动量梯度下降）

转载于：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/804186721.SGD图示红色表示SGD的收敛路径，棕色表示梯度下降的收敛路径。
SilenceHell·2019-02-26 16:14

局部极值点，马鞍点的区别以及对于SGD的危害

转载于：https://blog.csdn.net/zhangbaoanhadoop/article/details/83050111真的结束于最优点吗？我们知道，在局部最优点附近，各个维度的导数都接近0，而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数的，因此一旦陷入了局部最优点，就像掉进了一口井，你是无法直着跳出去的，你只有连续不间断的依托四周的井壁努力向上爬才有可能爬出
SilenceHell·2019-02-26 16:28

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
PaddlePaddle·2019-02-25 14:16

参数更新的方式(优化方式)

SGD是实际方法中收敛最慢的。（直接根据梯度矫正W，因为水平方向梯度很小，垂直方向梯度很大，所以会出现如下图的波动方式）补救上面的一种方式是动量更新(momentum)。
dtter_ai_bea·2019-02-25 10:58

机器学习面试问题

一、优化方法https://www.tuicool.com/articles/EfInM3Q1.梯度下降法（随机梯度下降法SGD、批量梯度下降法）BGD---最小化所有训练样本的损失函数，使最终求解的是全局的最优解
codebrid·2019-02-22 21:32

在pytorch中动态调整优化器的学习率

在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。
FesianXu·2019-02-21 11:55

常见AI面试题及答案

；缺失值处理（离散、连续）...机器学习常用loss、正则、sgd、l-bfgs、auc公式及优缺点、数据不平衡时的调参...booting：gbdt的loss、分裂节点依据、
haimianjie2012·2019-02-20 22:33

GAN原理

blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81512600一、原理部分1.1、GAN的原理：1.2、架构1.3、GAN的特点及优缺点：二、为什么GAN中的优化器不常用SGD
明天也要加油鸭·2019-02-19 15:12

【机器学习算法】感知机模型

文章目录1.感知机模型2.收敛性证明（Novikoff定理）3.感知机对偶形式4.感知机的缺点5.感知机的几个变形5.1投票感知机5.2平均感知机1.感知机模型  感知机模型是一个二分类的模型，它通过形如
Mankind_萌凯·2019-02-17 19:02

参数更新的方法

随机梯度下降法SGDweights+=-step_size*weights_grad带动量的随机梯度下降SGD+momentum加了动量的可以这样理解，在滚下山坡的时候速度会累积，然后在到达最低点的时候它是具有速度的
我好菜啊_·2019-02-15 22:44

参数更新的方法

随机梯度下降法SGDweights+=-step_size*weights_grad带动量的随机梯度下降SGD+momentum加了动量的可以这样理解，在滚下山坡的时候速度会累积，然后在到达最低点的时候它是具有速度的
我好菜啊_·2019-02-15 22:44

机器学习优化算法 (Optimization algorithms)总结

文章目录批量梯度下降、随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降批量梯度下降（BGD）随机梯度下降（SGD）mini-batch随机梯度下降MomentumRMSpropAdam批量梯度下降、随机梯度下降与
Cris_Lee卡卡卡·2019-02-15 15:09

SGD BGD Adadelta等优化算法比较

在腾讯的笔试题中，作者遇到了这样一道题：下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization
向一一·2019-02-13 16:44

PapeRman #4

本系列给出最近GoogleBrain团队的工作，首次给出结合函数近似的分布强化学习收敛性的理论证明。
朱小虎XiaohuZhu·2019-02-12 00:42

通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍一些比较著名的优化算法回顾：梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解Note：本文的数学符号可能会与相关书籍的所使用
Invokar·2019-02-06 16:13

梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解

接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍GD、SGD下一篇：通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam梯度下降法(gradientdescent)：1.数学理解首先我们知道梯度方向是函数增长最快的方向
Invokar·2019-02-06 12:20

pytorch学习笔记(各种优化算法的变式)

梯度下降法梯度下降法的更新公式：梯度下降法的变式1.SGD随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形,就是每次使用一批(batch)数据进行梯度的计算,而不是计算全部的数据的梯度,因为现在深度学习使用的数据量都特别的大
eilot_c·2019-02-04 14:43

每月学习数理统计--《统计学习方法—李航》(2)： 感知器

1.感知器的介绍2.感知器的算法3.感知器的更新规则4.感知器的收敛性5.感知器的局限性6.参考文献1.感知器的介绍感知器学习算法(PLA:PerceptionLearningAlgorithm)是1957
顾鹏pen·2019-01-27 14:00

批大小、mini-batch、epoch的含义

每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batchsize）为1的SGD。
X_xxieRiemann·2019-01-26 20:55

梯度下降法及其python实现

2.随机梯度下降法（SGD）由于批梯度下降每跟新一个参数的时候，要用到
Bing_Shieh·2019-01-26 13:47

终于明白了batch_size，iteration，epoch之间的关系

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batc
Frederic_Bala·2019-01-24 10:02

1.4.4 随机梯度下降和构建机器学习算法（介绍）

随机梯度下降(stochasticgradientdescentSGD)SGD是梯度下降算法的一个扩展机器学习中反复出现的一个问题是好的泛化需要很大的训练集，但大的训练集的计算代价也很大。
egbert果·2019-01-22 22:25

深度学习优化方法 - AdaGrad

梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。
coco_1998_2·2019-01-18 12:28

【机器学习算法推导】高斯混合模型GMM与EM算法

文章目录1.高斯混合模型2.Jensen不等式3.EM算法及推导过程4.EM算法的可行性5.EM算法的收敛性6.EM的另一种推导7.应用EM算法求解GMM1.高斯混合模型  极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法
Mankind_萌凯·2019-01-16 17:57

【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

本文首发于微信公众号《与有三学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
有三AI·2019-01-16 08:00

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：这里写图片描述详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop
_两只橙_·2019-01-13 15:30

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法 三类迭代法应用场景有何差别？

ByDatawhale知乎内容输出小组D1问题梯度下降法一族（如SGD、Adam）、牛顿法一族（如Gauss-NewtonMethod，LM法）、拟牛顿法一族（如L-BFGS）是机器学习中最常见的三大类迭代法
libh·2019-01-12 19:40

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录1.SGD2.Momentum3.NesterovMomentum4.Adagrad5.RMSprop6.Adam7.参考资料1.SGDBatchGradientDescent(批量梯度下降)在每一轮的训练过程中
Harrytsz·2019-01-08 23:31

TensorFlow batch_size、iteration、epoch概念理解

2、随机梯度下降（stochasticgradientdescent）：每处理一个数据就算一次损失函数，该方法速度快，但是收敛性不好，可能在最优点附近晃来晃去，命中不到最优点。
TedSmile·2019-01-07 10:50

训练中动态调整学习率lr，optimizer.param_groups

optimizer.params_groups对应的学习率##新建optimizer更简单也更推荐，optimizer十分轻量级，所以开销很小##但是新的优化器会初始化动量等状态信息，这对于使用动量的优化器（momentum参数的sgd
color丶瞎·2019-01-05 18:37

PyTorch学习之十种优化函数

优化函数位于torch.optim包下，1使用optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=optim.Adam
mingo_敏·2019-01-01 11:08

pytorch api torch.optim.Optimizer

CLASStorch.optim.Optimizer(params,defaults)优化器的基础类参数描述params(iterable)Tensor或者dictdefaults(dict)优化器的选项optimizer=optim.SGD
Claroja·2018-12-31 09:09

BGD,SGD,MBGD 梯度下降法

利用样本学习误差更新参数的3种策略BGD（Batchgradientdescent）批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本SGD（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一个样本
谢小帅·2018-12-28 21:22
上一页 45 46 47 48 49 50 51 52 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他