SGD随机梯度下降

【深度学习】深度学习中经常会被问到的知识点总结（1） | GPT记录

1.4、在使用SGD优化器进行网络训练，和使用Adam优化器进行网络训练相比，它们的损失函数形状有何不同？
今天一定要洛必达·2023-04-13 02:10

机器学习梯度下降算法（二）

目录前言一、多项式回归二、多重回归三、随机梯度下降法总结前言前面讲到了梯度下降算法的由来，和具体的分析过程，下面进一步对之前的内容进行递进和细化。
Dr.sky_·2023-04-10 14:08

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法

2.2.1极限的表述方式2.2.2无穷小2.2.3两边夹定理2.2.4重要极限2.3微分学的基本手法:求导数2.4从线性逼近到多项式逼近:泰勒级数2.5从低维到高维:多元函数的梯度3.梯度下降法和牛顿法3.1随机梯度下降
Laura_Wangzx·2023-04-10 14:04

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW1.梯度下降算法（优化器）1.1原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据
汀、人工智能·2023-04-10 04:30

训练时长经验

同时，较大的batchsize还会减少随机梯度下降算法的随机性，可能导致训练过程陷入局部最优解。Epoch：Epoch是指
沃洛德.辛肯·2023-04-09 23:53

关于optimizer优化器与scheduler策略调整器

关于optimizer优化器与scheduler策略调整器optimizer优化器：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr,momentum
YHbackkon·2023-04-09 15:48

pytorch optimizer, scheduler使用

importtorchdefget_optimizer(network,args):optimizer=torch.optim.SGD(network.parameters(),lr=args.lr,momentum
GeneralJing·2023-04-09 15:38

Optimizer和Scheduler

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、Ada
橡皮鸭小队长·2023-04-09 15:34

PyTorch执行矩阵求导详细过程

PyTorch中的梯度下降具体执行过程之前已经推到过最小二乘法的矩阵求导过程：链接一、数学形式之前虽然知道矩阵求导是怎么来的，但是具体PyTorch是怎么实现的还未知，所以这里进行了求解和验证，采用了SGD
harry_tea·2023-04-09 09:41

【机器学习】优化器之Adam

上一个章节说了SGD和动量版本的SGD，这个优化算法目前也是比较常用的一个优化算法，但是它还是存在一些问题的，因此后面又出了几个不同的算法，比如AdaGrad、RMSProp、Adam等算法。
BlackMan_阿伟·2023-04-09 04:40

Adam优化器

Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展。简单来说，Adam是带动量的梯度下降算法和RMSProp算法的结合。
cocapop·2023-04-09 04:34

深度学习优化算法大全系列6:Adam

结合我们前面提到的内容，SGD中的一阶动量计算方式：mt=β1mt−1+(1−β1)gtm_t=\beta_1m_{t-1}+
bitcarmanlee·2023-04-09 04:03

小白学Pytorch系列--Torch.optim API Algorithms(2)

ASGD实现平均随机梯度下降。LBFGS实现L
发呆的比目鱼·2023-04-09 02:50

【李宏毅机器学习】Gradient Descent_1 梯度下降（p5、p6、p7 ）学习笔记

李宏毅机器学习学习笔记汇总课程链接文章目录ReviewGradientDescentTipsTip1:Tuningyourlearningrate小心微调你的学习率Tip2StochasticGradientDescentSGD随机梯度下降
duanyuchen·2023-04-08 13:46

机器学习理论杂记

机器学习理论杂记序号名称1常用的Optimizer：SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam2BoundingBoxRegression3最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP
椰子奶糖·2023-04-07 18:17

如何分辨on-policy和off-policy

如果是基于深度的算法，那么非常好分辨：目标函数里面一定有s和a的期望，而计算梯度的时候使用了SGD，把一个采样作为了期望的值。但是这
HGGshiwo·2023-04-07 05:21

深度学习 | 入个Pytorch的小门

常见数据操作创建操作算术操作加法索引形状查询形状改变形状广播机制广播条件运算数据类型转换Tensor转NumPyNumPy转Tensor线性回归线性回归的基本要素1.模型2.数据集3.损失函数4.优化函数-随机梯度下降线性回归模型从零开始的实现数据集生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化函数
MissMango0820·2023-04-06 02:12

【机器学习】Logistic回归---学习笔记

Logistic回归的函数模型损失最小化架构分类函数最大概率分类函数阈值分类函数Logistic回归的优化算法梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降坐标下降Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量
等秃了就去学算法·2023-04-05 22:31

【深度学习技巧】迁移学习的基础内容

train_params=model.parameters()ifargs.optim=='sgd':#optimizer=optim.SGD(train_params,lr=args.lr,weight_decay
努力的袁·2023-04-04 15:37

tensorflow中文社区学习

www.bilibili.com/watchlater/#/av50844584/p14第一章:利用神经网络识别手写数字人工神经网络的两大类别（感知器和sigmoid神经元）以及神经网络标准学习算法，即随机梯度下降
小晴天明·2023-04-04 12:14

TensorFlow游乐园介绍及其神经网络训练过程（Matlab代码实现）

该项目的第二个目的是编写一个以随机梯度下降训练人工神经网络的矢量化实现。该框架的目标是随机生成的训练和测试数据，这些数据分为符合某些形状或规范的两类，并且给定神经网络的配置，目标是对这些数据进行
我爱Matlab编程·2023-04-04 00:41

《动手学深度学习》（2）线性回归

目录线性回归线性模型衡量线性模型的预估值训练数据训练损失显示解小结基础优化方法梯度下降法小批量随机梯度下降小结线性回归从0实现线性回归简洁实现Softmax回归分类与回归从回归到多类分类Softmax和交叉熵损失总结损失函数图片分类数据集
坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:11

随机梯度下降算法（SGD）

迭代优化算法两种迭代优化算法1.PLA算法2.GD算法蓦然回首，逻辑回归逻辑回归运用SGD的思路随机梯度下降算法SGD算法蓦然回首，PLASGD与PLA的联系
陈昱熹·2023-04-03 13:55

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

SGD、Momentum、RMSProp、Adam。随机梯度下降法（SGD）算法介绍    对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本中随机选取一个样本。模型参数为，代价函数为，梯度
Shu灬下雨天·2023-04-02 19:17

梯度下降法改进过程：从 SGD 到 Adam算法

1.SGD梯度下降法1.1梯度下降（GradientDescent）梯度g指函数的某处的偏导数，指向函数上升方向。
__南城__·2023-04-01 18:35

SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器

一.SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。
cv_lhp·2023-04-01 08:24

机器学习深度学习 | 吴恩达李宏毅

机器学习-吴恩达【资源】中文笔记|Markdown|【记录】批量梯度下降(BGD|在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新)随机梯度下降(SGD|每次迭代使用一个样本来对参数进行更新，使得训练速度加快
우 유·2023-04-01 02:16

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.SGD
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

随机梯度下降算法

因为每次重复梯度下降都是所有数据全部求和，所以梯度下降算法又称之为批量梯度下降（BatchGradientDescent）概念说明随机梯度下降在每一次迭代中，不用考虑全部的样本，只需要考虑一个训练样本。
爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-30 15:47

2019-01-29 小批量梯度下降

小批量梯度下降有时候甚至比随机梯度下降还要快一点，每次迭代使用b个样本，b是一个叫做"小批量规模"的参数。b的一个标准的取值可能是2到100之间的任何一个数，常用的数字是10。
奈何qiao·2023-03-30 11:31

深度学习讲稿(26)

我们在之前谈随机梯度下降法的时候，并没有说对于这个算法的优化问题。实际的原因是：随机梯度下降就如同随意从一个地方向山谷滚石头，每次选择的地方不一样，每次滚石头也不会记得上一次滚的结果。
山岳之心·2023-03-30 10:27

深度学习的面试小记

随机梯度下降（SGD）一种迭代方法，用于优化可微分目标函数。SGD有一个训练速度的问题，学习率过大，无法获得理想的结果，而学习率过小，训练可能会非常耗时。
骨子带刺·2023-03-30 10:47

Deep Learning ---Ian Goodfellow

Stochasticgradientalgorithm(SGA):随机梯度下降算法。
456878921324·2023-03-30 00:30

基于Pytorch对凸函数采用SGD算法优化实例（附源码）

文章目录实例说明画一下要拟合的函数图像SGD算法构建思路运行结果源码后记实例说明基于Pytorch，手动编写SGD（随机梯度下降）方法，求-sin2(x)-sin2(y)的最小值，x∈[-2.5,2.5
使者大牙·2023-03-29 19:18

Pytorch搭建和训练神经网络模型

卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear类6.序列操作：Sequential类7.损失函数：loss类8.优化器：optim.SGD
NNNJY·2023-03-28 21:24

【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法

因为该函数表示训练损失，所以要找下降最快的方向来更新参数学习率即为每次的步长学习率太小，步数多，计算梯度的次数多，太贵；而且陷入局部最优解学习率太大，容易在最优解附近振荡小批量随机梯度下降抽样。
liuuu0·2023-03-28 21:09

PyTorch中的9种常见梯度下降算法与案例

PyTorch中的9种常见梯度下降算法1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent）3.小批量梯度下降（Mini-batchGradientDescent
高山莫衣·2023-03-28 07:05

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.3优化算法-小批量随机梯度下降

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。
蒸饺与白茶·2023-03-27 05:31

神经网络参数优化方法的总结

2.随机梯度下降（SGD）为了让参数收敛的速度更快，那就不要所
Mattina·2023-03-26 11:01

随机梯度下降

随机梯度下降是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。
Powehi_·2023-03-25 22:22

感知机模型(Perceptron)的收敛性解读 | 统计学习方法

Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法：舟晓南：感知机模型python复现-随机梯度下降法；梯度下降法；adagrad；对偶形式在《统计学习方法》的感知机算法章节中
舟晓南·2023-03-25 10:12

[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)

前言  这篇文章是李宏毅的《机器学习》课程的笔记，主要目的是让我自己梳理一遍课程的内容，加深理解，找到课上没弄懂的地方，并将新的知识点与我以前的一些认知结合起来。如有写错的地方或者理解有问题的地方希望能得到纠正，欢迎相关的问题。正文  回顾在前面线性回归处使用的梯度下降来寻找损失函数(或记为)最小时的参数，我们的目标函数是：  其中，是最优条件下的参数值。  梯度下降的方法的过程就是随机选取一个起
只爱学习的Gcy·2023-03-24 20:41

pytorch中SGD/Momentum/RMSprop/Adam优化器的简单比较

SGD是比较普通的优化器（其实SDG也挺好的）Momentum是SGD的升级版，代码里可看到和SGD用的也是同一个函数，只是加了动量RMSprop是Momentum的升级版Adam是RMSprop的升级版设置超参
troublemaker、·2023-03-22 11:00

神经网络参数优化器

一、优化器分类通用的优化器公式：ηt=ηt-1-lr*Mt/sqrt（Vt），Mt为一阶动量，Vt为二阶动量#SGD：即普通的参数更新公式，一阶动量为loss偏导数，二阶动量为1#SGDM：一阶动量动量在
甘霖那·2023-03-22 11:53

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线
oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

从梯度下降到 Adam！一文看懂各种神经网络优化算法

应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？
Datawhale·2023-03-22 11:11

线性回归及随机梯度下降

流程：给定麦子可以产出一定量的面包，然后做一元回归，进行预测。程序：在迭代次数中不断求解成本函数（costfunction）对b和m的偏导，然后根据偏导更新b和m，来使得b和m达到合适的位置，尽量使的costfunction足够小。如图J就是costfunction，θ可代表m或b代码wheat_and_bread=[[0.5,5],[0.6,5.5],[0.8,6],[1.1,6.8],[1.4
sbansiheng·2023-03-22 08:12

深度学习笔记——Solver超参数配置文件

StochasticGradientDescent(type:"SGD"),#梯度下降AdaDelta(type:"AdaDelta"),#自适应学习率AdaptiveGradient(type:"AdaGrad
三度就好·2023-03-21 07:06

算法岗面试——数学基础总结

1.微积分SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
早上起来闹钟又丢了·2023-03-21 07:13

梯度下降优化器总结

使用全部的样本优点：目标函数若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点：由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次，所以批量梯度下降可能非常慢训练数较多时，需要较大内存随机梯度下降
麓湘小镇·2023-03-21 05:04
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他