SGD随机梯度下降

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

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？
辰 希·2022-12-05 13:14

HBU-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？
不是蒋承翰·2022-12-05 13:13

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

其共有三种：BGD,batchgradientdescent:批量梯度下降SGD,stochasticgradientdescent:随机梯度下降mini-batchGD,mini-batchgradientde
Activewaste·2022-12-05 12:09

SGD有多种改进的形式，为什么大多数论文中仍然用SGD？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读随机最速下降法(SGD)除了算得快，还具有许多优良性质。
小白学视觉·2022-12-05 12:09

NNDL 作业11：优化算法比较

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
小鬼缠身、·2022-12-05 11:28

CS231n作业笔记2.3：优化算法Momentum, RMSProp, Adam

关于各种优化算法的详细介绍，请参考CS231n课程笔记6.1：优化迭代算法之SGD,Momentum,NetsterovMomentum,AdaG
silent56_th·2022-12-05 11:48

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）1）为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
岳轩子·2022-12-05 11:15

【Pytorch】0.3 Gradient Descent（笔记）

梯度下降(GradientDescent)思想每一轮，求三组数据的梯度（变量为w）的平均值，梯度下降进行训练劣势：求均值后容易陷入“鞍点”，梯度为0，w不能继续训练至最优解随机梯度下降（StochasticGradientDescent
小筱舟·2022-12-05 11:58

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？
五元钱·2022-12-05 09:43

线性回归LinearRegression的代码

这段代码整理自：《动手深度学习》目录一，理论部分：二，代码三，运行结果一，理论部分：代码部分至今有一点不理解的是backward函数是怎么进行梯度累加的#随机梯度下降函数defsgd(params,lr
阿维的博客日记·2022-12-05 09:50

[DeepLearning] 线性回归的实现Pytorch

[DeepLearning]线性回归的实现Pytorch文章目录[DeepLearning]线性回归的实现Pytorch线性回归从零开始实现模块导入获取数据按batch分组线性回归平方误差损失函数随机梯度下降迭代训练线性回归的简洁实现
lunan0320·2022-12-04 22:15

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）1.为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-04 21:10

python实现随机梯度下降

梯度下降和随机梯度下降的区别是，梯度下降在每次更新时，使用所有样本来计算，这样的实现在大型数据集上运行会非常慢，会被认为是浪费资源。
Blossssssom·2022-12-04 20:24

[pytorch学习笔记] 使用pytorch 搭建自己的网络

目录数据预处理加载训练集和测试集查看迭代器中的图片使用GPU训练搭建自己的网络定义损失函数定义优化方法SGD随机梯度下降开始训练可视化训练误差和测试误差模型的保存测试参考完整源码：https://github.com
是安澜啊·2022-12-04 20:02

【1.线性分类器】线性分类器理论知识

文章目录一、图像分类任务二、线性分类器：2.1图像表示：2.2损失函数：多类支持向量机损失：2.3正则项与超参数：K折交叉验证：2.4优化算法：梯度下降法（SGD）：随机梯度下降：小批量梯度下降法：一、
Koma_zhe·2022-12-04 20:25

动手学习深度学习：08线性回归简洁实现 （三）

线性回归简洁实现通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集调用框架中现有的API来读取数据相当于前面的随机生成w和b的值使用框架的预定义好的层初始化模型参数计算均方误差使用的是`MSELoss`类，也称为平方L2范数实例化`SGD
xiao52x·2022-12-04 14:57
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