SGD随机梯度下降

整合 逻辑回归 BGD(批量)+MBGD(小批量)+SGD(随机)底层实现 优缺点以及代码实现

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式文章目录1、批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2、随机梯度下降（StochasticGradientDescent
忘川之水&·2022-12-23 22:54

tf.GradientTape() 示例

=keras.Sequential([layers.Dense(256,activation='relu'),layers.Dense(10)])#定义优化器optimizer=optimizers.SGD
夏华东的博客·2022-12-23 19:20

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化2.6优化器1.SGD2
By4te·2022-12-23 18:41

带自己学paddle(四）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了SGD以及GPU的配置方式，现在将介绍如何把画图函数以及正则化整进去l2norm#各种优化算法均可以加入正则化项，避免过拟合，参数regularization_coeff
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle （三）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了CNN、DataLoader、Dataset、SGD、CrossEntropy、Square_error_cost的使用方式，最后还有一点点首尾工作就完成了第一阶段初识框架
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

YOLOv5内置--hyp超参配置文件对比

lr0:0.01#初始学习率(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#最终的OneCycleLR学习率(lr0*lrf)momentum:0.937#SGD动量/Adambeta1
安丘彭于晏·2022-12-23 15:16

人工智能2—感知机算法

感知机（Perceptron）算法目录1.简介2.原理2.1.感知机模型2.2.学习策略——损失函数2.3.算法步骤2.4.优缺点3.常用的优化算法1.批量梯度下降（BGD）2.随机梯度下降（SGD）3
w.wyue·2022-12-23 10:17

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（3）最优化方法：梯度下降

继续cs231n课程的学习，最优化方法部分：随机梯度下降法。前面课程介绍了图像分类任务的两个关键部分：（1）评分函数。将原始图像像素映射为分类评分值。（2）损失函数。
Naruto_Q·2022-12-23 06:03

mxnet学习笔记（二）——训练器Trainer()函数详解

mxnet中gluon.Trainer()是注册优化器的函数trainer=gluon.Trainer(net.collect_params(),'sgd',{'learning_rate':lr})在
皮肉古拉姆·2022-12-22 23:46

schedule_1x.py 代码注释

schedule_1x.py代码注释schedule_1x.py代码注释schedule_1x.py代码注释#optimizer#指定训练参数optimizer=dict(type='SGD',#用的SGDlr
壹万1w·2022-12-22 23:35

未归一化导致Dead ReLU的悲剧

实现多层感知机的时候，遇到了一个问题那就是，如果使用ReLU作为激活函数，模型的准确率非常低（只有0.1）但是如果把那个网站上的代码下载下来运行，准确率能达到80%这就很奇怪了，我们使用的训练方法都是随机梯度下降
qzero233·2022-12-22 10:37

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterovacceleratedgradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad
燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN1、Qleaning框架2、值函数逼近增量式学习：随机梯度下降法增量式学习：半梯度算法线性逼近批学习方法非线性化逼近：神经网络前向网络前向网络的反向求导3
阿姝姝姝姝姝·2022-12-22 08:31

北大Tensorflow2.0（二、三、四）

tensorlfow2】安装及简介全连接神经网络北大Tensorflow2.0（一）这里写目录标题一级目录二级目录三级目录2激活函数正则化：解决过拟合p29_regularizationfree.py优化器p32_sgd.pyAdaGradAdaGrad
Joanne Sherkay·2022-12-21 22:27

深度学习基础(1):线性回归

对给定新的特征实现标签的预测2.表达式：y＝xw＋b，w为加权组成的列向量，x为行代表样本，列代表特征的二维矩阵，b代表偏差(offset)3.定义损失函数l=(xw+b-y)**2/2(平方损失)4.算法:小批量随机梯度下降
hinstru·2022-12-21 07:47

机器学习_手写算法：随机梯度下降实现线性回归

1、数据准备#生成随机散点importnumpyasnpx=2*np.random.rand(100,1)y=6+5*x+np.random.rand(100,1)#添加噪声#图示importmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('ggplot')plt.scatter(x,y,s=2,c='red',alpha=0.7)plt.show()生成散点如下：2、随机
Scc_hy·2022-12-20 21:40

pytorch scheduler汇总

我们首先需要确定需要针对哪个优化器执行学习率动态调整策略，其中参数gamma表示衰减的底数，选择不同的gamma值可以获得幅度不同的衰减曲线codeoptimizer_ExpLR=torch.optim.SGD
AI大魔王·2022-12-20 18:04

论文解读1——Adam: A Method For Stochastic Optimization

目录1、优化算法到底是个啥2、几种经典的优化算法2.1梯度下降（GD）2.1.1批量梯度下降（BGD）2.1.2随机梯度下降（SGD）2.1.3小批量梯度下降（SBGD）2.2动量（momentum）2.3Nesterov
对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:07

HRSC2016数据集介绍

数据集官网https://sites.google.com/site/hrsc2016/HRSC2016数据集百度云下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1iRhVi2RQ4XdTX_sGd4K9fw
落尘per·2022-12-20 14:58

HRSC2016数据集 记录

数据集官网https://sites.google.com/site/hrsc2016/HRSC2016数据集百度云下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1iRhVi2RQ4XdTX_sGd4K9fw
东城zzm·2022-12-20 14:55

LeNet-5应用

（2）换不同的优化器2.1SGD优化器实验1：实现MNIST手写数字识别(152条消息)用PyTor
我闻 如是·2022-12-20 14:36

梯度下降法与反向传播法

梯度下降法与反向传播法梯度下降法参考资料：推荐系统玩家之随机梯度下降（Stochasticgradientdescent）求解矩阵分解-知乎(zhihu.com)什么是梯度？
Lian_Ge_Blog·2022-12-20 13:07

机器学习实战（4）——训练模型

目录1线性回归2标准方程3复杂度4梯度下降5批量梯度下降6随机梯度下降7小批量梯度下降8多项式回归9学习曲线10正则线性模型10.1岭回归10.2套索回归10.3弹性网络10.4早期停止法10.5逻辑回归
WHJ226·2022-12-20 12:03

PyTorch基础（六）-- optim模块

optim中内置的常用算法包括adadelta、adam、adagrad、adamax、asgd、lbfgs、rprop、rmsprop、sgd、sparse_adam。1核心类optimizerO
长路漫漫2021·2022-12-20 11:37

学习率调整

在通过SGD求解问题的极小值时，梯度不能太大，也不能太小。
wolf2345·2022-12-20 11:37

【调参15】如何配置神经网络的学习率

学习率的影响3.如何设置学习率4.为学习过程添加动量（Momentum）5.使用学习率时间表（LRSchedule）6.自适应学习率（AdaptiveLR）神经网络的权重无法使用分析方法来计算，必须通过随机梯度下降的经验优化过程来寻找权重
datamonday·2022-12-20 11:07

python报错处理-No module named ‘sklearn.linear_model.stochastic_gradient‘

使用随机梯度下降分类时报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn.linear_model.stochastic_gradient'改代码#不行fromsklearn.linear_model.stochastic_gradientimportSGDClassifier
为你千千万万遍z·2022-12-20 09:56

优化算法总结

SGD（StochasticGradientDescent）：随机梯度下降，每一次计算mini-batch的平均梯度，然后更新参数降低方差类SAG（StochasticAverageGradient）：
jerry_young14·2022-12-19 23:07

机器学习常见考题

ExponentialLinearUnits)函数3.激活函数4.激活函数京东二面牛客网整理鸡本人相关面试经历整理得来，侵删京东一面描述下前向传播、后向传播；1.什么是梯度下降，有哪些优化算法，区别是什么，它们（SGD
顽固的云霄·2022-12-19 16:50

深度学习-优化器

优化器文章目录优化器1.引言1.SGD1.1vanillaSGD1.2SGDwithMomentum1.3SGDwithNesterovAcceleration2.AdaGrad3.RMSProp4.AdaDelta5
早睡的叶子·2022-12-19 15:00

黄金时代 —— 深度学习 (基础)

文章目录1优化方法梯度下降SGDSGD+Momentum(动量项)SGD+Nesterov(前瞻动量)AdaGrad(梯度平方累计)AdaDelta(梯度平方平均值+自适应学习率)RMSprop(梯度平方平均值
末流之人·2022-12-19 15:24

Enhancing Adversarial Training with Second-Order Statistics of Weights

它被形式化为对模型权重和对抗性扰动的最小-最大优化，其中权重可以通过梯度下降方法（如SGD）进行优化。
你今天论文了吗·2022-12-19 14:16

批量梯度下降 | 随机梯度下降 | 小批度梯度下降

2.批量梯度下降|随机梯度下降|小批度梯度下降区别3.随机梯度下降的两种方式：原始形式和对偶形式1.什么是梯度？求梯度有什么公式？什么是梯度？
别闹'·2022-12-19 09:15

PyTorch深度学习实践L3——梯度下降算法

文章目录1、梯度下降法2、随机梯度下降法1、梯度下降法深度学习算法中，并没有过多的局部最优点，且局部最优的问题很好解决。梯度下降要用到上一个w，但是每个点的梯度是固定的，所以梯度的计算可以并行。
小LATA·2022-12-19 09:28

笔记三|Fast R-CNN

RoI优点1.2感兴趣区域池化层1.3全连接层2训练2.1预训练2.2批量与样本选择2.3损失函数2.3.1目标分类损失2.3.2边界框回归损失2.3.3网络总损失2.4感兴趣区域池化层的反向传播2.5SGD
我去喝咖啡了·2022-12-19 08:47

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和编辑正则化的效果相同
Stacey.933·2022-12-18 14:43

算法工程师（机器学习）面试题目2---数学基础

说明：这些是自己整理回答的答案可以借鉴也可能存在错误欢迎指正数学基础数学基础1.微积分1.1SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD（StochasticGradientDecent
小葵向前冲·2022-12-18 10:51

神经网络学习的几种方法

目录前言1SGD1.1参数的更新1.2SGD的缺点2Momentum3AdaGrad4Adam5我们如何选取方法6设置权重初始值6.1我们可以将权重初始值设置为0吗？
Nefelibat·2022-12-18 09:59

零基础深度学学习：反向传播算法及全连接层实现

在已知目标函数的基础上，用随机梯度下降算法对目标函数进行优化，不断更新权重。神经网络要计算每个节点误差项来进行权重更新。显然，计算一个节点的误差项，需要先计算每个与其相连的下一层节点的误差项。
zgMelia·2022-12-18 09:28

【机器学习】初识机器学习

目录机器学习定义机器学习的典型步骤监督学习无监督学习半监督学习强化学习凹凸函数损失函数，Loss交叉熵损失函数梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降机器学习定义ArthurSamual（1959
sword_csdn·2022-12-17 23:18

[Datawhale-李宏毅机器学习-39期]-002-回归+003-误差和梯度下降+004-反向传播机制

https://blog.csdn.net/weixin_42318554/article/details/121940694)，构建了一个两层convnet和两层的mlp看看效果如何，003-是介绍了SGD
deyiwang89·2022-12-17 17:16

[机器学习导论]——第二课——线性回归与逻辑回归

文章目录第二课——线性回归与逻辑回归线性回归梯度下降法求解复习梯度梯度下降求解随机梯度下降法正规方程法求解三种求解方法的比较多项式回归模型评估留出法交叉验证性能度量均方误差错误率与精度accuracy、
雨落俊泉·2022-12-17 15:21

深度学习学习率加速方法。Learning Rate scheduling优化

optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01,decay=1e-4)如何实现Exponentialscheduling？
houchangxi·2022-12-17 14:59

深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay

一、momentum动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优，SGD通常来说下
破茧蛰伏的日子·2022-12-17 14:28

深度学习笔记——算法总结

距离度量)DT(ID3-信息增益,C4.5-信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART,残差)ANN(BP,SGD
R3·2022-12-17 11:39

深度学习入门--斋藤康毅 总结

1.从感知机出发为我们学习神经网络奠定基础2.介绍简单的基于随机梯度下降法（SGD)的神经网络3.稍显复杂一些的卷积神经网络（CNN）二.感知机2.1感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957
123hhhml·2022-12-17 11:15

深度学习常见概念解析

梯度下降方法有全局梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，常用小批量梯度下降方法。梯度消失：神经网络训练过程中，l
追猫人·2022-12-17 09:12

图像超分算法总结

优化器是SGD。超分辨率是在Y通道上进行测试的。实验训练集：91张图片，每个步长14取块大小为33的子图像。共有24800张图像。测试集：Set5在Set5上面的评估在Set14上面的评估yjn8
南妮儿·2022-12-17 08:44

Python的遗传算法GA优化深度置信网络DBN超参数回归预测

DBN超参数众多，包括隐含层层数、各层节点数、无监督预训练阶段的训练次数及其学习率、微调阶段的训练次数及其学习率、与Batchsize，如果采用SGD相关优化器，还有动量项这个超参数。
机器鱼·2022-12-17 08:06

U版YOLOv5学习笔记之训练参数

ultralytics/yolov5/blob/master/train.py使用字典存储模型的超参数#Hyperparametershyp={'lr0':0.01,#initiallearningrate(SGD
Jekk_cheng·2022-12-16 23:43
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