SGD随机梯度下降

Lecture7：随机梯度下降算法问题及解决、dropout正则化、学习率的选择、迁移学习

目录1.随机梯度下降算法问题及解决1.1随机梯度下降算法SGD的问题1.2具有动量的梯度下降算法SGD+Momentum1.3Nesterov加速梯度法1.4AdaGrad1.5RMSProp1.6融合
Courage2022·2022-12-12 08:24

torch.optim.SGD参数学习率lr、动量momentum、权重衰减weight_decay的解析

torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=lr,momentum=0.9,weight_decay=wd)第一个参数包括权重w，和偏置b等是神经网络中的参数，也是SGD优化的重点第二个参数
jjw_zyfx·2022-12-12 03:55

深度学习参数&&超参数以及batchsize、epoch、迭代

batchsize：批大小（批尺寸），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个样本进行`训练。
许 豪·2022-12-11 23:03

深度学习中epoch，batch概念与训练

#深度学习中epoch，batch概念与训练epoch全部数据集训练完为一epochbatch全数据集划分，批数据处理##三种梯度下降优化全梯度下降（公式内包含全部样本集）随机梯度下降小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescent
xajt1822·2022-12-11 23:55

PyTorch笔记 - 优化模型参数

参考：OPTIMIZINGMODELPARAMETERS梯度反向传播算法，更新参数SGD->Adamdataset->dataloader，train_dataloader训练，test_dataloader
SpikeKing·2022-12-11 21:23

Pytorch入门系列 10----优化器介绍

文章目录前言一、什么叫优化器二、优化器的种类介绍1、SGD（StochasticGradientDescent）**思想****数学表达****实际使用**2、Adam**思想****数学表达****实际使用
CV_Today·2022-12-11 18:53

PyTorch--线性回归

PyTorch–线性回归运用PyTorch模拟简单的线性回归利用随机梯度下降法更新参数w和b来最小化损失函数，最终学习到w和b的值。1.先导入库，产生随机数据，并加入了高斯白噪声。
stefan0559·2022-12-11 15:24

NNDL 作业12：第七章课后题

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.二、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(即公式(7.27)和公式(7.28)).三、习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
别被打脸·2022-12-11 14:25

深度学习 性能提升技巧--指数加权平均（EMA）Pytorch实现

什么是EMA（ExponentialMovingAverage）在采用SGD或者其他的一些优化算法(Adam,Momentum)训练神经网络时，通常会使用一个叫ExponentialMovingAverage
白又白胖又胖·2022-12-11 13:20

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（即公式(7.27)和公式(7.28).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
牛奶园雪梨·2022-12-11 13:16

神经网络与深度学习 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
Jacobson Cui·2022-12-11 13:13

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编程实现图6-1，并观察特征观察梯度方向编写代码实现算法，并可视化轨迹分析上图，说明原理（选做）1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
白小码i·2022-12-11 12:19

pytorch中optimizer为不同参数设置不同的学习率

在pytorch中已经实现了一些常见的优化器，例如Adam、SGD、Adagrad、RMsprop等，但是有些任务中我们需要设定不同的学习策略，例如给模型的不同参数设置不同的学习率。
咕 嘟·2022-12-11 11:47

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(即公式(7.27)和公式(7.28)).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-11 11:45

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(即公式(7.27)和公式(7.28))习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
AI-2 刘子豪·2022-12-11 09:35

NNDL 作业12：第七章课后题

文章目录习题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（即公式(7.27)和公式(7.28).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
萐茀37·2022-12-11 08:51

神经网络与深度学习作业12：第七章课后题

第七章课后题习题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（即公式(7.27)和公式(7.28)).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
小鬼缠身、·2022-12-11 08:20

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点1.编程实现图6-1，并观察特征importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:44

batch size 训练时间_batch_size是否越大越好？

当初随机梯度下降法和mini_batch梯度下降法的面世，是为了优化批量梯度下降法计算效率缓慢且对gpu显存要求较高的问题。那么，在显存容量支持的前提下，是否batch_size越大越好呢?也不是的。
666齐乐家园·2022-12-10 21:44

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop、sgd
XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

神经网络与深度学习(一)——机器学习基础

2.1基本概念2.2机器学习的三个基本要素2.2.1模型2.2.2学习准则2.2.2.1损失函数LossFunction2.2.2.2风险最小化准则2.2.3优化算法2.2.3.1梯度下降法2.2.3.2随机梯度下降法
zxxRobot·2022-12-10 08:42

论文笔记之Stein变分梯度下降

Stein变分梯度下降(SVGD)可以理解是一种和随机梯度下降(SGD)一样的优化算法。在强化学习算法中，Soft-Q-Learning使用了SVGD去优化，而Soft-AC选择了SGD去做优化。
Ton10·2022-12-09 17:44

深度学习（三）：优化器

Optimizers是在网络训练时，对网络权重进行更新，使得模型最优化loss，现阶段主流的深度学习优化器是基于梯度的优化方法，代表有：SGD，Momentum，AdaGr
大家都要开心·2022-12-09 16:07

深度学习的学习率

学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。
大西瓜不甜·2022-12-09 16:32

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

1.1定义1.2流程2.三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法2.3.2随机梯度下降法
计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein
快乐江湖·2022-12-09 13:34

全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结

一、常见梯度下降算法全梯度下降算法(Fullgradientdescent，FGD）随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）随机平均梯度下降算法（Stochasticaveragegradientdescent
learning-striving·2022-12-09 12:06

1.3 反向传播

目录三、反向传播3.1反向传播计算过程[^1]3.2基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1SGD、学习率衰减及动量3.2.2Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3Adam、Adamx
dfsj66011·2022-12-09 11:15

深度学习机器学习面试题——GAN

GAN为什么不好收敛为什么GAN中的优化器不常用SGD生成对抗网络在哪里用到的，起什么作用，损失函数是什么训练GAN的一些技巧说说GAN的训练过程Pix2pix和cycleGan的区别文章目录深度学习机器学习笔试面试题
冰露可乐·2022-12-09 09:14

分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析

1分布式机器学习概述大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题，对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。1）对于计算量大的问题，分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算（如OpenMP）以及CPU-GPU计算架构做区分，这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行）。2）对于训练数据大的问题，需要将数据进行划分并分配到多个工作
JavaMonsterr·2022-12-09 08:11

从动力学角度看优化算法：SGD ≈ SVM？

©PaperWeekly原创·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络众所周知，在深度学习之前，机器学习是SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）的天下，曾经的它可谓红遍机器学习的大江南北，迷倒万千研究人员，直至今日，“手撕SVM”仍然是大厂流行的面试题之一。然而，时过境迁，当深度学习流行起来之后，第一个革的就是SVM的命，现在只有在某些特别追求效率的场景以及大厂
PaperWeekly·2022-12-09 07:37

TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义

1、定义与关系batch（批）：batch源自小批量随机梯度下降算法（mini-batchSGD）中，每次更新迭代模型参数时仅使用全部训练集样本中的一小部分，这部分被使用的样本数据叫做一个batch。
HadesZ~·2022-12-08 22:57

epoch ,steps_per_epoch and batchsize解读

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；iteration：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代=一个正向通过
chengchaowei·2022-12-08 22:23

训练神经网络模型过程中batch_size，steps_per_epoch，epochs意义

神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。
饭饭童鞋·2022-12-08 22:47

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
凉堇·2022-12-08 22:14

PyTorch深度学习实战 第三讲

梯度下降和随机梯度下降梯度下降#梯度下降importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward
张十八员外·2022-12-08 18:06

机器学习实践入门（三）：优化算法和参数调节

本文参考自深蓝学院课程，所记录笔记，仅供自学记录使用优化算法和参数调节网络优化基础回顾等高线损失函数VS代价函数VS目标函数梯度和步长优化方案SGD家族学习率α\alphaα传统SGD算法的缺点SGD算法的改进方案
橘の月半喵·2022-12-08 18:34

【机器学习实战】使用SGD-随机梯度下降、随机森林对MNIST数据进行二分类（Jupyterbook）

1.数据集由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。数据集获取#获取MNIST数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,cache=True,as_frame=False)mnist查看X和Y找索引为36000的实例，并将其还原成数字（书中是还原成了5，但是我这
想做一只快乐的修狗·2022-12-08 11:27

CS231n Lecture 8: Training Neural Networks Part2

Optimization动量版SGDSGD仍然还有一些问题：当损失函数在一个方向快速改变，另一个方向很慢地改变时，梯度下降会变成非常慢地一个过程同时，SGD对于驻点和局部最小值的表现并不好，在那些地方会堵住
QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:56

CS231n lecture 3 损失函数和优化

损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项RegularizationSoftmaxClassifier优化Optimization随机梯度下降法
QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:26

Lecture2：损失函数及优化

1.1.3大间距分类器的数学原理1.1.4SVM核函数（构建非线性分类器）及控制点的选择1.1.5构建自己的SVM1.2softmax分类器1.3softmaxVSSVM2.优化2.1梯度下降法2.2随机梯度下降
Courage2022·2022-12-08 11:20

【机器学习实战】使用SGD、随机森林对MNIST数据集实现多分类（jupyterbook）

1.获取数据集并重新划分数据集#获取MNIST数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,cache=True,as_frame=False)#查看测试器和标签X,y=mnist['data'],mnist['target']X_train,X_test,y_train,y_te
想做一只快乐的修狗·2022-12-08 11:50

adam算法效果差原因_深度学习优化器-Adam两宗罪

从理论上看，一代更比一代完善，Adam/Nadam已经登峰造极了，为什么大家还是不忘初心SGD呢？举个栗子。很多年以前，摄影离普罗大众非常遥远。十年前，傻瓜相机开始风靡，游客几乎人手一个。
weixin_39536728·2022-12-08 10:20

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（1）为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
Persevere~~~·2022-12-08 10:11

LR判断垃圾邮件spark代码

1、垃圾邮件分类，使用Spark-MLlib中的两个函数：1）HashingTF：从文本数据构建词频（termfrequency）特征向量2）LogisticRegressionWithSGD：使用随机梯度下降法
MONKEYMOMO·2022-12-08 09:46

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

一、准备知识指数加权平均指数加权平均值又称指数加权移动平均值，局部平均值，移动平均值。加权平均这个概念都很熟悉，即根据各个元素所占权重计算平均值。指数加权平均中的指数表示各个元素所占权重呈指数分布。mini-batch梯度下降法在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。在所有样本中随机抽取一部分(mini-batc
小媛在努力·2022-12-08 09:40

优化器：SGD ＞ Momentum ＞ AdaGrad ＞ RMSProp ＞ Adam

目录SGD随机梯度下降momentumAdaGradRMSPropSGD随机梯度下降在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。
superjfhc·2022-12-08 08:05

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

参考：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/767258431.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：优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能
weixin_34133829·2022-12-08 08:04

Loss优化方法：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)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction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
daisyyyyyyyy·2022-12-08 08:32

辨析梯度下降

本文对经典的梯度下降、随机梯度下降、批量随机梯度下降进行分别解释，帮助区分三者之间的关系。最后以线性回归为例，根据模型优化结果分析了三者的特点。
草莓酱土司·2022-12-08 08:57
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