SGD收敛性第54页

深度学习总结(五)——各优化算法

2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）θ=θ−η⋅∇θJ(θ;x(i);y(i))通过每个样本来迭代更新一次，以损失很小的一部分精确度和增加一定数量的迭代次数为代价

manong_wxd·2017-12-06 21:26

SGD

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;namespaceConsoleApp4{classProgram{staticvoidMain(string[]args){Listinputs_x=newList();inputs_x

McKay·2017-12-01 02:00

流行排序和佩奇排序简述（manifold rank & Page rank）

流行排序和佩奇排序简述（manifoldrank&Pagerank）最近看了一篇文章，其中用到了流行排序（manifoldranking），于是就重新补查了一下流行排序，又因为流行排序中的收敛性用到了佩奇排序

davidsmith8·2017-11-30 14:20

谈谈batchsize参数

但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习，也是标准的SGD，这样学习，如果数据量不大，noise数据存在时，模型容易被noise带偏，如果数据量足够大，noise的影响会被“冲淡”

Soyoger·2017-11-29 09:47

python实现神经网络

动量更新区别于sgd的原因写出几种常见的神经

谁是我的小超人·2017-11-25 15:52

【Scikit-Learn 中文文档】随机梯度下降 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/sgd.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0

秋枫墨客-Z·2017-11-22 16:01

莫烦PyTorch学习笔记(五)——模型的存取

torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(1,10),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(10,1))optimizer=torch.optim.SGD

manong_wxd·2017-11-21 15:48

感知机算法python实现

感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用随机梯度下降法（SGD）对损失函数进行最优化。2.感知机python实现2.1数据在二维坐标图中表示如下：2.2python实现

z.c.wang·2017-11-18 20:27

Keras 学习心得

基础知识batch_size:Keras常用mini-batch更新权重方式，既可以克服SGD（随机梯度下降）的陷入局部最优情况，也可以解决批梯度（每轮均把所有样本遍历一次）的样本容量过大问题。

manbabe·2017-11-17 16:24

AlexNet的参数优化

AlexNet的参数优化优化算法的参数论文中使用SGD算法，基本参数设置在前面优化算法的总结中已经提到了。这里要说几个个人体会。

ShellCollector·2017-11-16 23:29

cs231n assignment(1.3):softmax分类器

):softmax分类器softmax分类器的练习宗旨在于：实现全向量模式的Softmax分类器的损失函数实现其损失函数的全向量模式的解析梯度利用数值检测来检测结果使用验证集来调整学习率和正则强度利用SGD

小杨cafe·2017-11-09 15:30

cs231n assignment(1.2) svm分类器

分类器练习的宗旨在于：实现全向量模式的SVM损失函数实现全向量模式的SVM梯度使用数值检测来检测结果使用验证集来调试学习率（learningrate)和正则强度(regularizationstrength)使用SGD

小杨cafe·2017-11-07 14:37

深度学习炼丹师的养成之路之——Batch size/Epoch/Learning Rate的设置和学习策略

qiusuoxiaozi·2017-11-06 13:49

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad

两只橙·2017-10-26 16:01

Faster RCNN训练出现问题：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes

18.81760316224solver.cpp:245]Trainnetoutput#3:rpn_loss_bbox=0.101269(*1=0.101269loss)I101702:21:18.81760816224sgd_solver.cpp

forest_loop·2017-10-17 03:57

随机梯度下降法，批量梯度下降法和小批量梯度下降法以及代码实现

前言梯度下降法是深度学习领域用于最优化的常见方法，根据使用的batch大小，可分为随机梯度下降法（SGD）和批量梯度下降法（BGD）和小批量梯度下降法（MBGD），这里简单介绍下并且提供Python代码演示

FesianXu·2017-10-15 19:42

线性回归模型采用梯度下降算法求最优解

本文将从运用以下流程图讲解SGD：1、线性回归模型2、代价函数3、使用梯度下降最小化代价函数第一部分：线性回归模型右图横坐标为房子大小，纵坐标为房子的价格，从红色的数据集中可以看出该数据集可以采用线性回归模型进行拟合

syyyy712·2017-10-13 16:24

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的value-base方法

介绍动态规划策略迭代值迭代收敛性MC-TD估计MCTD更新均值MC与TD的比较TDlamdaMC-TD控制函数近似介绍在强化学习基础学习系列之MDP里提到了几个重要的点，对于任意一个MDP：（1）都存在一个确定性的最优策略

foreverkeen·2017-10-13 08:10

python：简单的梯度下降算法

解决凸优化课程中的梯度下降问题：f=0.5*(x_1^2)+5*(x_2^2)此文分别用精确直线搜索和回溯直线搜索确定步长t，并分别用这两个方法分析了收敛性。

Yuan_qm·2017-10-12 16:09

深度学习几种优化器的比较

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

fengchao03·2017-10-11 21:09

统计学习方法（二）

4、算法步骤选取初值、在训练集中选取误分类点的数据（若没有误分类点则结束算法）、随机梯度下降法解出（w、b）5、算法的收敛性证明（略：证明若

cColdTea·2017-10-11 17:45

神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结

然而知道这些并没有什么用，平时多实验才是王道网络优化方法1SGD2Momentum3Nesterov4Adagrad5Adadelta6RMSprop7Adam8Ada

bea_tree·2017-10-09 18:53

机器学习之——自动求导

作者：叶虎小编：张欢随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。

燕哥带你学算法·2017-10-09 00:00

批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量随机梯度下降MSGD

待拟合函数如下：h(θ)=θ1x1+θ2x2梯度下降法:确定一个损失函数xi,yi表示第i个样本：J(θ)=12m∑i=1m[hθ(xi)−yi]2其中，J(θ)是损失函数，m代表每次取多少样本进行训练，如果采用SGD

curly_d·2017-10-08 15:56

神经网络与深度学习笔记——神经网络与梯度下降

神经网络标准学习算法：sgd（随机梯度下降）Perceptrons(感知机)二进制输入x1,x2,x3...sum=∑jwj∗xj，其中wj是对应输入项的权重。

AndyTeen·2017-10-08 11:16

罗马洋甘菊纯露

用水稀释之后，味道甜美，有一股清甜和蜂蜜香，其PH值介于3~3.3之间，偏酸，收敛性很强，干性皮肤尽量选择稀释后适用。

jessica258130·2017-10-02 20:26

机器学习之逐次下降法

研究{}的收敛性。引进误差向量：得到：递推得到：要考察{}的收敛性，就要研究B在或的条件。

小亚文·2017-09-13 11:03

神经网络中的优化算法

常用的SGD、Adam、RMSProp等基于梯度的优化算法都属于一阶优化算法。梯度gradie

dadadaplz·2017-09-12 11:47

深度学习算法调优trick总结

机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。

anshiquanshu·2017-09-04 20:44

概率基础5-极限定理

概率不等式伯努利试验场合的极限定理伯努利大数定律切比雪夫大数定律马尔科夫大数定律大数定理的重要意义极限定理连续性定理几种收敛性强弱:a.s.

hp605962422·2017-09-01 18:31

深度学习神经网络量化

此外，SGD（StochasticGradientDescent）所需要的精度仅为6~8bit，因此合理的量化网络也可保证精度的情况下减小模型的存储体积影响DNN压缩看参考Stanford大学HanSong

_Lucask·2017-08-22 14:51

随机梯度下降（SGD）和批量梯度下降以及拟牛顿法

批量梯度下降和随机梯度下降是机器学习中很常用的学习方法，批量梯度下降更为准确，但是每一轮训练都要遍历全部的样本而随机梯度下降则没有这一问题，但是他最后的结果会在局部最优解附近波动。下面看看这两个算法吧！批量梯度下降顾名思义，我们把所有的训练样本看做一批，每次更新参数都要对他们一起遍历来判断走向，例如对于一个实际的问题，我们可以用下面的式子来表示我们的假设：我们希望hθ(x)可以准确的预测新的样本也

WZFish0408·2017-08-19 18:02

DenseNet 简介

包含input层，L个隐藏层和一个output，隐层使用的sigmoid激活函数，一般的优化方法有如下几种：GD：对所有样本计算完一次梯度然后更新权重SGD：每个样本计算一次梯度就更新权重mini-batch-GD

Bryan__·2017-08-17 19:11

MNIST手写识别笔记（三）下

下面把这章节的代码和该系列文章二的代码运算速度对比，结果如下：参数：net.SGD(training_data,10,10,0.5,test_data,False)#全样本二:0:01:19.567001

Kean_L_C·2017-08-17 10:29

DeepLearning学习笔记——梯度下降

梯度下降几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）。随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展。

hustqb·2017-08-17 09:34

用pycaffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

模式caffe.set_device(0)caffe.set_mode_gpu()#使用SGDSolver，即随机梯度下降算法solver=caffe.SGDSolver('lenet_solver_sgd.p

ylh9604·2017-08-12 15:19

深度残差网络 ResNet

作为CVPR2016的bestpaper，何凯明的文章【1】针对深层网络梯度弥散导致的SGD优化难题，提出了residual（残差）结构，很好的解决了模型退化问题，在50层、101层、152层甚至1202

zizi7·2017-08-10 15:26

神经网络参数更新方法

神经网络参数更新方法SGD及变种1、普通SGDupdateSGD（StochasticGradientDescent）就是最常见的随机梯度下降。向着参数的梯度的负方向改变（梯度方向是增加的方向）。

善心怡huster·2017-08-08 21:59

学习笔记TF038:实现估值网络

收敛性，1992年，Watkins和Dayan共同证明。学习期望价值，从当前一步到所有后续步骤，总期望获取最大价值(Q值、Value)。

利炳根·2017-08-07 09:41

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

1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)\Theta=\Theta-\alpha\cdot\triangledown_\ThetaJ(\Theta)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保

Joe-Han·2017-08-06 10:40

对抗网络之目标检测应用：A-Fast-RCNN

HardPositiveGenerationviaAdversaryforObjectDetection【点击下载】Caffe代码：【Github】一.深度学习正确的打开方式深度学习的根基在于样本，大量的样本决定了深度网络的精确度和收敛性

linolzhang·2017-08-05 00:16

关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些

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

sooner高·2017-08-03 18:22

重大脱单 | 第二十一期：我要，你在我身旁

重大脱单21.1姓名：宋贵东昵称：壹只大猩猩身高：181年龄：23学校-年级-专业：重庆大学-2013级-机自专业微信号：sgd2298306783QQ：1217359781家乡：重庆市兴趣爱好：爱好游泳

重大脱单·2017-08-02 14:20

基于tensorflow实现word2vec

使用NCE作为损失函数，SGD优化，skipGram模式#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatJul2217:35:122017@author:bryan"""importcollectionsimportmathimportosimportrandomimportzipfileimportnumpyasnpimporturllibimporttensorflowas

Bryan__·2017-07-31 20:48

深度学习优化函数详解（4）-- momentum 动量法

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD

史丹利复合田·2017-07-28 17:34

What is batch_size?

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch

ALEXLMH·2017-07-26 17:21

ML实践——逻辑回归logistic regression

ϕ(z)=11+e−zϕ(z)=zAdvantages:1.Sigmoidfunction的收敛性更好2.逻辑回归是用通过计算一件事情发生的概率来预测事件是否发生costfunction具体公式推导参

hallao0·2017-07-26 15:50

在神经网络中weight decay、momentum、batch normalization各自意义

对于一般的SGD，其表达式为,沿

dongapple·2017-07-26 10:07

深度学习优化函数详解（2）-- SGD 随机梯度下降