SGD随机梯度下降第23页

pytorch版本从零开始实现线性回归

实现线性回归我们需要一下几个步骤1.手动创建一个人造的数据集2.需要生成一个迭代器3.构建一个线性回归的函数Y=WX+B4.定义一个损失函数，此文章采用均方误差5.进行梯度下降，本文采用的随机梯度下降的方法

木目心里苦·2022-11-30 14:04

跟李沐学AI：实用机器学习 | 第九章

虽然SGD在参数调得好的情况下模型效果会优于Adam，但是Adam相比于SGD，相对来说对超参数没那么敏感，调参方便一些。

ZzzGo!·2022-11-30 11:10

dropout层的理解

dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，按照一定的概率将其从网络中移除，注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-11-29 17:49

pytorch实现mnist数据集分类

本文采用随机梯度下降的算法来训练数据，数据集构造如下所示：#将数据集转换成张量并且归一化transform=transforms.Compose({transforms.ToTensor(),transforms.Normalize

being蓓·2022-11-29 17:09

深度学习汇总（一）

概述分组卷积概述深度可分离卷积概述空间可分离卷积概述批量标准化概述Dropout正则化概述随机梯度下降概述v4解码概述yo

勇敢牛牛@·2022-11-29 13:07

pytorch人工神经网络基础：线性回归神经网络(nn.Module+nn.Sequential+nn.Linear+nn.init+optim.SGD)

线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。神经网络算法的1准备工作

hustlei·2022-11-29 11:29

训练神经网络的各种优化算法【文末赠书】

文章目录梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其它优化算法各个优化算法比较动态图福利赠书推荐内容简介梯度下降梯度下降是最基本但使用最多的优化算法。它在线性回归和分类算法中大量使用。

川川菜鸟·2022-11-29 11:30

pytorch优化器: optim.SGD && optimizer.zero_grad()

SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法要使用torch.optim，你必须构

ZwaterZ·2022-11-29 10:09

深度学习基础——week2

找到一个合适的损失函数(CostFunction)Eg:回归损失：均方误差（MSE），平均绝对值误差（MAE）分类损失：交叉熵损失，hingelossStep3:找到一个合适的优化函数，更新参数反向传播（BP）,随机梯度下降

-meteor-·2022-11-29 10:37

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1小批量梯度下降步骤3.2BatchsizeandTrainingSpeed4常用梯度下降法（BGD，SGD

算法黑哥·2022-11-29 08:26

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

1.2为什么要改进梯度下降对于一个数据量适中的数据集而言，可以直接利用梯度下降或者随机梯度下降(Stoc

yasNing·2022-11-29 08:51

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录目标函数三种梯度下降优化框架1、BGD、SGD、mini_batch2、**优缺点对比：**3、**问题与挑战：**优化梯度下降法1、动量梯度下降法（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient

hellobigorange·2022-11-29 08:20

SGD+minibatch学习

其过程可描述为：,引自该链接（如何理解随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）？

sjz4号q·2022-11-29 08:19

Pytorch深度学习——用Mini-Batch训练数据（B站刘二大人P8学习笔记）

目录1Mini-Batch基本知识2DataLoader的工作原理：3具体代码实例1Mini-Batch基本知识在先前我们学习的内容中，一种情况是采用Full-Batch来训练数据；还有一种情况是在随机梯度下降中

学习CV的研一小白·2022-11-29 08:15

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现1.什么是mini-batch梯度下降2.mini-batch梯度下降算法的伪代码3.为什么要使用mini-batch梯度下降算法4.比较BGD,SGD

Donreen·2022-11-29 08:44

使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。

原因分析：原因是因为自己使用的优化方法是Adam，Vgg16网络中的大量参数，只需使用SGD并调整学习速率，效果就很好，使用Adam会没有任何效果的。解决方案：把优化方法换成SGD，效果就好了。

文文戴·2022-11-29 07:44

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking--论文阅读

但是，跟踪的目标是未知的，需要在线的执行SGD来

gbc000001·2022-11-29 06:13

论文笔记－Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

然而，当事先不知道要跟踪的对象时，有必要在线执行随机梯度下降以适应网络

ZerinHwang03·2022-11-29 06:10

PyTorch深度学习

线性模型backward理解喂数据batchbackward理解在随机梯度下降算法中，可以看到Loss的计算公式是有wx-y得到的，在梯度下降的计算过程中，我们需要求loss关于w的倒数，从而判断梯度湘江过程中的方向

绝顶聪明的靓仔·2022-11-29 01:25

optimizer.state_dict()和optimizer.param_groups的区别

参考pytorch包含多种优化算法用于网络参数的更新，比如常用的SGD、Adam、LBFGS以及RMSProp等。

阿派派大星·2022-11-29 01:50

【深度学习】AdaGrad算法

其他更新学习率的方法梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习

qq_43520842·2022-11-28 13:13

深度学习中的优化算法之MBGD

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/75351323介绍过梯度下降，常见的梯度下降有三种形式：BGD、SGD、MBGD，它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度

fengbingchun·2022-11-28 13:41

深度学习中的优化算法之AdaGrad

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-BatchGradientDescent(MBGD)

fengbingchun·2022-11-28 13:38

李宏毅机器学习误差和梯度下降法

文章目录误差（Error）误差的来源模型的估测偏差和方差的评估偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择梯度下降法梯度下降法的介绍梯度下降法的几个TipsTip1：调整学习率Tip2：随机梯度下降法Tip3：

Tongsen99·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习-误差和梯度下降

目录前言一、误差1.偏差2.方差3.减少错误4.模型选择（比较验证）（1）交叉验证（2）N折交叉验证二、梯度下降1.调整学习率（1）一般调整学习率（2）自适应学习率（3）Adagrad算法2.随机梯度下降

DongXueL·2022-11-28 07:05

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

误差与梯度下降误差的来源VarianceBias小结交叉验证梯度下降学习率自动调整学习率随机梯度下降特征缩放（FeatureScaling）梯度下降原理误差的来源训练得到的模型f∗f^*f∗和真实的模型

Brandon1017·2022-11-28 07:04

机器学习之梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）

目录基本原理梯度下降法（GradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）

leboop-L·2022-11-28 07:22

mmlab中学习率优化参数整理

mmlab中学习率优化参数整理optimizer=dict(type='SGD',lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)lr_config=dict(policy

灰太狼241·2022-11-28 06:54

如何读论文（李沐）

对比SGD和ResNet虽然层数很深，但是模型复杂度

阿尼亚要好好读书呀·2022-11-28 04:56

读李沐大神的文章有感

《用随机梯度下降来优化人生》https://zhuanlan.zhihu.com/p/414009313?

CandySaltySalty·2022-11-28 04:54

机器学习-线性模型-线性回归

损失函数：3.求解参数W^=argminw(L(W))\quad\widehat{W}=\underset{w}{argmin}(L(W))W=wargmin(L(W))3.1直接求闭式解3.2梯度下降（SGD

勤奋的boy·2022-11-27 22:59

【深度学习】-线性回归

李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和

勤奋努力的野指针·2022-11-27 18:30

模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】

lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidd

u013250861·2022-11-27 17:31

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率。4.5.1小批量梯度下降法为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

pytorch手动加入正则

的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)optimizer=optim.SGD

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

PyTorch深度学习实践概论笔记5-用pytorch实现线性回归

主要会介绍nn.Module，如何构造自己的神经网络；如何构造loss函数；以及如何构造sgd优化器。0Revision回顾之前的课程，解决问题的步骤是构造模型、损失函数和优化器。

双木的木·2022-11-27 07:53

【PyTorch】PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()使用

optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD

Xhfei1224·2022-11-27 06:00

【python】布谷鸟算法CS、遗传算法GA、粒子群PSO优化支持向量机回归SVR，附带常用线性回归：岭回归+正规方程+随机梯度下降

本文中布谷鸟算法CS、遗传算法GA、粒子群PSO已经都封装，可以直接在其他模型中进行使用PSO#PSO封装importcsvimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltf

傻傻虎虎·2022-11-27 05:11

2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning

合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入

是汤圆啊·2022-11-27 02:16

如何判断一个面试者的深度学习水平

，Adam对于SGD做了哪些改进，交叉熵损失公式是什么；了解常见的评价指标以及他们的区别；accury和

Yian@·2022-11-26 23:52

机器学习面试笔记

我们不妨借助随机梯度下降的实例来说明归一化的重要性。假设有两

超级无敌泡泡龙·2022-11-26 20:41

大数据毕设选题 - 深度学习植物识别系统（cnn opencv python）

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章

caxiou·2022-11-26 16:23

标准BP算法和累计BP算法训练单隐层网络

标准BP算法和累积BP算法的区别类似于随机梯度下降(Stochasticgradientdescent,简称SGD)与标准梯度下降之间的

RonLeCun·2022-11-26 15:02

线性回归——梯度下降

文章目录前言一、随机梯度下降是什么？

不会就用洛必达·2022-11-26 14:13

TensorFlow学习笔记5.1——神经网络参数更新方法

又或可以引入动量（Momentum）这一概念…常见的更新方法有：SGD（随机梯度下降）、Momentum（动量）update、Adagrad、RMSprop、Adam。

pissjello·2022-11-26 07:42

别用大批量mini-batch训练神经网络，用局部SGD！

\\介绍\\随机梯度下降（SGD）由于其极高的效率，成为目前大多数机器学习应用中最常见的训练方法。在考虑计算效率时，mini-batchSGD同时计算多个随机梯度，似乎不符合计算效率的要求。

weixin_34356138·2022-11-26 07:09

Pytorch 深度学习实践第8讲

七、加载数据集DatasetandDataLoader课程链接：Pytorch深度学习实践——加载数据集1、Batch和Mini-BatchMini-BatchSGD是为了均衡BGD和SGD在性能和时间复杂度上的平衡需求

Jasonare·2022-11-26 05:35

【学习率】torch.optim.lr_scheduler学习率10种调整方法整理

学习率调整在网络中的位置以及当前学习率查看方法importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimoptimizer=torch.optim.SGD(model.parameters

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:04

李宏毅机器学习之神经网络训练不起来怎么办（五）

二、批次Batch与动量法Momentum1、Batch和Epoch1）随机梯度下降StochasticGradientDescent2）小批量梯度下降Mini-batchGradientDescent3

Arbicoral·2022-11-25 20:40

手把手神经网络讲解和无调包实现系列（2）Softmax回归【R语言】【小白学习笔记】

Softmax回归目录一·模型讲解1假设函数【HypothesisFunction】2激活函数【ActivationFunction】3损失函数【LossFunction】4随机梯度下降法推导【StochasticGradientDecent

美国小土豆·2022-11-25 20:31

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