SGD随机梯度下降

《python深度学习》第三章神经网络入门

一、神经网络的剖析神经网络的四个方面：（1）层：多个层组合形成网络（模型），将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量，大多数层都有权重（利用随机梯度下降学到的一个或多个张量，包含网络的知识）。
dream--coder·2023-01-30 17:07

＜＜Python深度学习＞＞二分类问题之多个深度学习网络优劣

文章目录一.书中默认网络模型-更换Optimizer后效果有改善1.网络模型2.Compile模型2.1RMSprop2.2SGD2.3Adagrad2.4Adam二.另外一个模型1.网络模型2.Compile
HHVic·2023-01-30 17:07

关于随机梯度下降法小心得

为了避开这种情况，我们会使用随机梯度下降法，每一次迭代是每个训练样本的误差去更新，相当于上面的公式
深海的幽灵·2023-01-30 12:00

梯度下降法推导

**梯度下降法公式推导**梯度下降法简单的来说就是一种寻找最小值的点的方法，是机器学习和深度学习中常用的优化器，具体又可分为批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD），本文不对这些问题做讨论只是从数学角度来推导神经网络中的数学武器
废话会浪费话费·2023-01-30 12:29

梯度下降（Gradient Descent）的收敛性分析

我们常听到神经网络（neuralnetwork），也常常使用梯度下降及其变种（如随机梯度下降，Adam等）来最小化经验误差（empiricalloss）。不妨设可导的目标函数（objecti
PaperWeekly·2023-01-30 12:53

梯度下降法学习心得

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。
曦微熹未·2023-01-30 12:19

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）相关视频有25个变量：1.ID：每个客户的ID2.LIMIT_BAL：金额3.SEX：性别（1=男，2=女）4.教育程度：（1=研究生，2=本科，3=高中，4=其他
拓端研究室TRL·2023-01-30 12:17

多种分类以及模型评估

多种分类以及模型评估分类获取mnist数据集获取训练数据和标签数据标准化及数据集划分训练二分类器划分数据集随机梯度下降分类性能测试使用交叉验证测量准确率傻瓜版分类器混淆矩阵随机梯度下降分类器对应的混淆矩阵混淆矩阵最佳状态精度和召回率精度
艾醒(AiXing-w)·2023-01-30 11:30

用pytorch实现boxcox变换

这次用自动微分+随机梯度下降搞一把，哈哈importpandasaspdsegmentat
littlehuangnan·2023-01-30 10:33

回归模型程序实现——Python绘制散点图、Python实现一元线性回归、Python实现多项式回归（以目标函数、均方误差为终止条件）、python实现随机梯度下降、python实现多元线性回归

1.python绘制散点图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读入训练数据train=np.loadtxt('click.csv',delimiter=',',skiprows=1)train_x=train[:
奋进的小hang·2023-01-30 09:06

深度学习之优化算法

优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降
tt丫·2023-01-30 02:46

神经网络结构搜索Neural Architecture Search

感谢博主神经网络结构搜索(3/3):可微方法DifferentiableNeuralArchitectureNAS参数和超参数超参数：1）神经网络结构；2）优化算法（SGD或adam）神经网络结构搜索—
HsienWei-Chin·2023-01-29 17:24

Pytorch之波士顿房价预测

Pytorch之波士顿房价预测一、包库准备importtorchimporttorch.nnasnn#帮助我们创建和训练神经网络fromtorch.optimimportSGD#导入实现随机梯度下降算法
殇小气·2023-01-29 14:49

PyTorch深度学习笔记（十六）优化器

现以CIFAR10数据集为例，损失函数选取交叉熵函数，优化器选择SGD优化器，搭建神经网络，并计算其损失值，用优化器优化各个参数，使其朝梯度
小于同学饿了·2023-01-29 11:14

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

图像转换网络是一个深度残差卷积网络，将输入图像转换成输出图像，使用随机梯度下降法来训练为了克服像素损失的缺点，使损失方程能够更好的度量感知和语义相关的信息。
LuDon·2023-01-29 11:33

【动手学深度学习】反向传播+神经网络基础

bilibili4.7.前向传播、反向传播和计算图—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)[5分钟深度学习]#01梯度下降算法_哔哩哔哩_bilibili加深了对梯度下降和随机梯度下降的理解
Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

PyTorch深度学习-03梯度下降（快速入门）

1.2GradientDescentalgorithm(梯度下降算法)1.2.1Gradient(梯度)1.2.2Update(更新权重)1.3代码实现1.4结果截图2.StochasticGradientDescent(随机梯度下降
璞玉牧之·2023-01-29 07:52

第十九周工作进展报告 Local Differential Privacy for Deep Learning

第十九周工作进展报告本周主要是学习联邦学习与隐私保护中的一种用于深度学习框架下的本地差分隐私方法以及一种SGD-DP（stochasticgradientdescentdifferentialprivacy
三金samkam·2023-01-28 14:32

【5-卷积神经网络】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-28 13:43

3 梯度下降算法

文章目录问题方法穷举法分治法梯度下降算法梯度梯度下降算法课程代码随机梯度下降算法批量梯度下降（mini-batch）课程来源：链接其他觉得别人总结的比自己好，采用之的：链接以及BirandaのBlog！
Micoreal·2023-01-28 10:08

PyTorch 笔记（18）— torch.optim 优化器的使用

在PyTorch的torch.optim包中提供了非常多的可实现参数自动优化的类，比如SGD、AdaGrad、RMSProp、Adam等，这些类都可以被直接调用，使用起来也非常方便。我们使用自动
wohu1104·2023-01-28 09:18

python torch.optim.SGD

[torch]optim.sgd学习参数torch入门笔记14:Torch中optim的sgd(Stochasticgradientdescent)方法的实现细节pytorch中使用torch.optim
TravelingLight77·2023-01-28 09:17

16 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima 1609.04836v1

PingTakPeterTangNorthwesternUniversity&Intelcode:https://github.com/keskarnitish/large-batch-training*SGD
weixin_30656145·2023-01-27 13:06

ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA

关于深度学习的大批训练：generalizationgap&sharpABSTRACT随机梯度下降(SGD)方法及其变体是许多深度学习任务的选择算法。
artyourtimes·2023-01-27 13:34

YB菜菜的机器学习自学之路（三）——简单了解梯度下降

YB菜菜的机器学习自学之路（三）——简单了解梯度下降前提说明代价函数求解1.公式法求解2.梯度下降+罗森布拉特感知器2.1批量梯度下降2.1随机梯度下降2.3mini-批量梯度下降2.4计算结果：前提说明从求解简单的一元二次代价函数
Keep_Holding_Down·2023-01-27 10:04

自然语言学习路线图

自然语言处理的现状与前景2.自然语言处理应用3.自然语言处理经典任务第二章：数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章：分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章
Gavin_hello·2023-01-27 01:54

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

原文地址为：Deeplearning：三十七(Deeplearning中的优化方法)内容：本文主要是参考论文：Onoptimizationmethodsfordeeplearning，文章内容主要是笔记SGD
dearbaba_8520·2023-01-26 08:44

统计学习方法读书笔记3-感知机SVM

文章目录1.感知机模型2.感知机的学习策略1.数据集的线性可分性2.感知机学习策略3.感知机学习算法1.原始形式-随机梯度下降法2.对偶形式4.感知机算法收敛性证明感知机是二类分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量
哎呦-_-不错·2023-01-25 12:34

随机梯度下降算法 入门介绍（最通俗易懂）

文章目录1.什么是梯度2.什么是梯度下降算法3.什么是随机梯度下降算法1.什么是梯度首先给出高数课程中梯度的定义：如果对上面的定义没有理解也没有关系，用通俗的语言来说，梯度实际上就是一个向量，向量中的各个元素表示多元函数在某一个点对于其中一个自变量的偏导数
北岛寒沫·2023-01-25 12:28

统计学习方法 学习笔记（2）感知机

感知机算法通过随机梯度下降法进行求解。感知机算法的优点在于简单且易于实现。感知机算法是神经网络算法和支持向量机算法的基础。2.1.感知机模型感知机的定义：假设输入空间包含于
北岛寒沫·2023-01-25 12:26

2.2 优化算法（MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优）

mini-batch梯度下降：选用子训练集进行梯度下降；batch梯度下降：选用整个数据集进行梯度下降；mini-batch的大小为m（数据集大小）；随机梯度下降：选用一个样本当做一个子训练集进行梯度下降
bijingrui·2023-01-25 10:39

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks（去服务器的多任务图联邦学习）

文章目录论文信息摘要SpreadGNNFramework用于图层次学习的联邦图神经网络图神经网络的联邦多任务学习SpreadGNNDPA-SGD的收敛性质实验总结论文信息SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks
1 + 1=王·2023-01-24 23:36

【4-网络八股扩展】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:21

【3-神经网络八股】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:43

深度学习梯度下降优化方法分类汇总

第一类：基于梯度和moment（核心：衰减）适用于一般的任务，有一个好的初始化值，收敛到全局或者局部的最优解；SGD（StochasticGradientDescent）（直接梯度下降）momentum
手口一斤·2023-01-23 21:15

深度学习之——损失函数（loss)

比如：求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法：梯度下降详解（比如：全批量梯度下降BatchGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降mini-batchGD、Adagrad法，Adadelta法、Adam
小羊头发长长长·2023-01-23 08:40

深度学习中的batch的大小对学习效果与时间的影响

随机梯度下降算法的原理如下：n是批量大小（batchsize),η是学习率(learningrate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权
旺仔的算法coding笔记·2023-01-22 13:13

pytorch学习笔记------------优化器

注意事项：1.优化器参数的设置real_optim=torch.optim.SGD(nn_seq_1.parameters(),lr=0.01)#params=nn_seq_1.model是不正确的2.
完◎笑·2023-01-22 11:22

机器学习：优化算法Optimizer比较和总结(SGD/BGD/MBGD/Momentum/Adadelta/Adam/RMSprop）

在花书深度学习第8章OptimizationforTrainingDeepModels中对机器学习中的优化器有如下定义:findingtheparametersθ\thetaθofaneuralnetworkthatsignificantlyreduceacostfunctionJ(θ)J\left(\theta\right)J(θ),whichtypicallyincludesaperforma
陶将·2023-01-21 19:07

pytorch优化器详解：SGD

目录说明SGD参数paramslrmomentumdampeningweight_decaynesterov举例（nesterov为False）第1轮迭代第2轮迭代说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数
拿铁大侠·2023-01-21 19:37

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

1随机梯度下降的梯度对于满足分布D的数据集，我们做以下标记：mini-batch的梯度，也就是SGD带来的梯度，可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么，这个误差项，对于机器学习任务来说，有没有增益呢？
UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器

R-Squared等误差公式的深度解析请参考我的这篇博文->#深度解析#SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared误差的区别文章目录概述1.SGD
energy_百分百·2023-01-21 19:04

通俗理解 Adam 优化器

Adagrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析#深度学习中的SGD
energy_百分百·2023-01-21 19:04

机器学习11种优化器推导过程详解(SGD,BGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Nadma,Adamx)

在神经网络的训练中，有两个重要的概念，一个是损失函数，一个是优化函数，简单来说损失函数是评价指标，优化函数是网络的优化策略，常用的优化函数有SGD、BGD、MBGD、Momentu
量化交易领域专家：杨宗宪·2023-01-21 19:33

机器学习笔记part1，系数优化(SGD/随机梯度下降)及代码实现

机器学习笔记part1要先理解梯度下降:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1138716481,epochs(时代/学习周期)→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient(系数)→更好地拟合数据即b=b-learningrate*error*x2把所有地epoch(学习周期，注意，每个epoch里会有相应的训练集)进行l
丰。。·2023-01-21 19:03

SGD和带momentum的SGD算法

参考：https://crazyang.blog.csdn.net/article/details/846185361、关于SGD算法：随机梯度下降算法的出现是因为，BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢
_Skylar_·2023-01-21 19:03

“深度学习”学习日记。与学习相关的技巧 -- 参数的更新

1,SGD:回忆一下随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD、将要更新的权重设置为W，把损失函数关于梯度几位。η代表学习率；表示右边的值更新左边
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 14:47

【2-神经网络优化】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-20 16:07

keras中的常用Loss使用

model.compile(optimizer="sgd",loss="mean_squared_error")fromkerasimportlosses#note:mean_squared_error
teonus·2023-01-19 20:59

keras自定义loss

model.compile编译时所需的参数之一，可以用损失函数名或者TensorFlow符号函数：#损失函数名model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd
方如一·2023-01-19 20:54
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