SGD随机梯度下降

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

深度学习optimizer：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam源代码自编写及pytorch.optimizer介绍

随着深度学习的兴起，其算法的核心：梯度下降算法正不断发展，本文将简要介绍几种主流的optimizer：SGD（StochasticGradientDescent），Momentum，AdaGrad（AdaptiveGradientAlgorithm
Rekoj_G·2022-12-08 08:51

SGD、Momentum、 AdaGrad、Adam

目录1.SGD1.1SGD的缺点2.Momentum3.AdaGrad4.Adam5使用哪种更新方法呢神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。
莱维贝贝、·2022-12-08 08:47

神经网络的优化器

文章目录随机梯度下降动量内斯特洛夫加速梯度自适应梯度均方根支撑自适应矩估计附录  优化器是基于梯度的用来更新可训练参数的方法。
电器爆破专家·2022-12-08 08:47

直观理解常用的优化器：SGD，AdaGrad, Adam

随机梯度下降是深度学习常用的优化算法，但是在模型优化的过程中，随机梯度下降也可能会失效，，本文主要讨论随机梯度下降及其改进算法。
草莓酱土司·2022-12-08 08:14

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）总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）增加RMSprop、Nesterov
沐一mu·2022-12-08 06:00

d2l学习笔记 SGD的从0开始和调库实现

线性回归问题定义数据集从0开始的实现生成人工数据集随机访问样本线性回归模型损失函数优化函数训练函数调库实现\quad这是我在学习d2l以及使用Pytorch进行机器学习课程学习的过程中整理的笔记以及一些思考，希望能对同样开始学习机器学习的你有所帮助，如有问题还请交流更正。环境是PyCharm2022.2.1Python3.8(conda)pipinstalld2l,torch,torchvisio
BreadSuperman·2022-12-07 22:25

动手学深度学习TF2.0第三章

2.模型训练1训练数据2定义损失函数3优化算法这里注意小批量随机梯度下降这段话注意第一句话33.1.2.2矢量计算表达式主要介绍了矢量计算的有效性3.2线性回归的从零开始实现%matplotlibinlineimporttensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportrandom
Cv_Terry·2022-12-07 22:19

【NNDL 作业】优化算法比较 增加 RMSprop、Nesterov

optimizers["SGD"]=SGD(lr=0.9)optimizers["Momentum"]=Momentum(lr=0.3)optimizers["Nesterov"]=Nesterov(lr
HBU_David·2022-12-07 20:45

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（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，
cdd04·2022-12-07 17:09

计算机机器视觉原理之分类器2

计算机视觉一.对于损失函数二.正则项与超参数三.优化算法参数优化梯度下降算法梯度计算：随机梯度下降算法小批量梯度下降算法四.数据集划分K折交叉验证五.数据预处理一.对于损失函数损失函数：单样本的多累支撑向量机损失
小米渣1·2022-12-07 17:31

epoch、iteration和batchsize的区别

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
zdaiot·2022-12-07 16:14

batch、epoch、iteration的区别

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；Iteration是batch
duanyuchen·2022-12-07 15:34

关于 epoch、 iteration和batchsize的区别

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
吴春旭呀·2022-12-07 15:33

参数epoch、 iteration和batchsize的区别

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）i
立志成为超分菜鸟·2022-12-07 15:30

《动手学深度学习》第二天

之前看论文的时候就见过损失函数这个名词，这一次真正了解了它的定义，在优化算法中，注意到解析解和数值解两种，其中数值解的优化算法，常用的是小批量随机梯度下降，这也是在读论文的过程中，遇到过的。
打着灯笼摸黑·2022-12-07 15:29

深度学习优化算法，Adam优缺点分析

深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。
星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2022-12-07 15:30

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

算法实习准备之三机器学习算法复习（一）深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam
雾容·2022-12-07 12:14

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的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征代码实现importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
冰冻胖头鱼·2022-12-07 11:22

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法:基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。
showswoller·2022-12-07 07:12

pytorch深度学习听课笔记

www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys参考链接https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531.html文章目录相关知识点线性模型梯度下降1.梯度下降2.随机梯度下降反向传播
H4ppyD0g·2022-12-06 18:01

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6.Adam这么好，SGD是不是就用不到了？
蒂洛洛·2022-12-06 15:25

深度学习优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdesc
Tom Hardy·2022-12-06 13:08

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
牛奶园雪梨·2022-12-06 13:37

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）1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
萐茀37·2022-12-06 11:28

【深度学习】Hinton 最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。
风度78·2022-12-06 06:27

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）总结1.
plum-blossom·2022-12-06 06:53

深度学习卷积神经网络入门基础篇（神经网络与反向传播）

卷积神经网络学习笔记一神经网络模型1.1M-P神经网络模型M-P神经网络-激活函数1.2感知机1.3前馈神经网络1.4误差反向传播1.4.1神经网络前向传播1.4.2误差反向传播1.4.3梯度下降优化器1.4.3.1BGD,SGD
懒续缘·2022-12-05 17:57

深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

1.前言目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，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)。
初识-CV·2022-12-05 15:18

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录前言一、1.编程实现图6-1，并观察特征二、观察梯度方向三、3.编写代码实现算法，并可视化轨迹四、4.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？
别被打脸·2022-12-05 15:45

【深度学习】动手学深度学习——编码器-解码器

赫布理论：神经通过正向强化来学习（感知机算法原型）随机梯度下降：强化合理的，惩罚不合理的，获得好的网络参数
岁月漫长_·2022-12-05 13:57

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）

GRU，LSTM，seq2seq注意力机制——Attention,Transformer优化算法——SGD，Momentum，Adam高性能计算——并行，多GPU，分布式计算
Mrwei_418·2022-12-05 13:25

神经网络与深度学习 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？
Jacobson Cui·2022-12-05 13:53

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)

上篇文章中（Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘(1)——一个框架看懂优化算法），我们用一个框架来回顾了主流的深度学习优化算法。
kasdlj·2022-12-05 13:17

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)—— Adam的两宗罪

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。
gukedream·2022-12-05 13:16
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