SGD随机梯度下降第26页

神经网络拟合二元函数曲面实践

但该作业的输出是类别，我想实践一下该网络能否改造用来解决回归问题，具体而言是拟合一个函数z=x2+y2,尝试之后发现效果不是很稳定，容易收敛到局部极小值，但拟合效果大体上还能接受，简要分享，后续准备改用随机梯度下降方法来跳出局部极小值

xieju0605·2022-11-21 09:55

论文复现与解析（neural holography）

文章目录项目结构前期准备演示WavePropagationModel角谱法（ASM）相机在环校准模型（CITL）数据集模型的训练测试PhaseOptimizationMethodGS算法SGD算法CITL

BubbleCodes·2022-11-21 08:01

梯度下降法的灵魂思想

以下是代码的实现defsgd(params,lr):#@save"""随机梯度下降"""withtorch.no_grad():forparaminparams:param-=lr*param.grad

Gaolw1102·2022-11-21 08:43

从零开始-机器学习专项（2）:线性回归

从零开始-机器学习专项（2）:线性回归线性回归模型目标函数损失函数（目标函数）损失函数（目标函数）解析中心极限定理高斯分布极大似然估计与损失函数极小化等价参数估计梯度下降法公式化推导随机梯度下降法（SGD

骑单车的王小二·2022-11-21 07:52

机器学习实验之神经网络基础实验

增加神经元的数量增加层数改变激活函数增加迭代次数改进梯度下降（SGD，ADANL）损失函数（最小二乘

潮阿景·2022-11-21 05:43

【优化算法】——神经网络与深度学习

目录一、梯度下降二、随机梯度下降三、小批量梯度下降法（mini-batch）四、包含动量的梯度下降（Momentum）五、自适应梯度（AdaGrad）与RMSProp六、Adam算法一、梯度下降在机器学习中

Joker_咖啡逗·2022-11-21 04:20

【TensorFlow自学2】基础语句+激活函数+损失函数+正则化缓解过拟合+优化器（SGD、Adam等）

2.1预备知识tf.where()–条件语句真的话返回A，假的话返回Btf.where(条件语句,A(真-返回),B(假-返回))importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3,1,1])b=tf.constant([0,1,3,4,5])c=tf.where(tf.greater(a,b),a,b)#判断是否a>b，如果是返回a的值，不是返回b（输出两个数组中较

Fridaynoy·2022-11-21 03:45

梯度下降法

二、模拟梯度下降法1.代码实现（这里使用了一个二次函数来模拟）三、线性回归中使用梯度下降算法1、概述：2、代码实现：四、随机梯度下降法1、批量梯度下降和随机梯度下降2、代码实现随机梯度3、优化4、sklearn

爱吃肉c·2022-11-21 02:56

机器学习算法--用Python实现自适应线性神经元（随机梯度下降+在线学习）

用Python实现自适应线性神经元（随机梯度下降+在线学习）importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapdf

糯米君_·2022-11-21 02:15

粒子群算法 PSO 讲解 + python源码

对于模拟退火而言，其在本质上可以看作一个简单地随机梯度下降法，他给非当前最佳选择一个备选

Petersburg·2022-11-21 01:42

【学习记录】python自适应线性神经元Adaline

权重更新是基于训练数据集中所有样本进行计算的，而不是在每个样本之后逐步计算的感知机是每次训练完模型都要更新权重学习率的选择太小则要经过多次迭代才能收敛到全局最低代价太大则会错过全局最小值用特征缩放改善梯度下降随机梯度下降

Nice_cool.·2022-11-21 01:39

pytorch 神经网络模型套路实现线性回归

1.问题描述:已知三组学习时长和最终得分的数据，建立数学模型，预测学习时长为4小时的最终得分2.随机梯度下降：x:学习时长y:最终得分模型：本文采用线性回归y_pred=wx+b，求解参数w,b。

Newjet666·2022-11-21 01:48

李宏毅《机器学习》任务六

迁移学习，强化学习等概念02-回归介绍回归的概念，应用，线性回归，利用损失函数进行模型评估，使用梯度下降法拟合模型03-误差和梯度下降介绍偏差与方差，欠拟合与过拟合，交叉验证方法，梯度下降优化（学习率调节，随机梯度下降法

luckywlj0115·2022-11-20 23:42

pytorch 中 torch.xxx 函数总结

函数总结1.torch.normal()2.torch.matmul()3.torch.tensor()4.torch.optim.SGD()5.torch.is_tensor()6.torch.rand

无眠·2022-11-20 23:26

深度学习——fastai第四课 04_minist_basics

文章目录幕后:训练一个数字分类器像素：计算机视觉的基础边栏:韧性和深度学习初尝试：像素相似NumPy数组和PyTorch张量使用广播计算评价指标随机梯度下降（SGD）计算梯度通过学习率执行`step`一个端到端的

草帽KIKI·2022-11-20 22:02

神经网络基础知识及模型优化（一）

神经网络基础知识及模型优化（一）前言一、神经网络参数更新及其方法1.参数更新2.SGD3.Momentum4.AdaGrad5.Adam6.该使用哪种参数更新方法二、权重的初始化1.可以将权重初始值设置为

D.w_·2022-11-20 21:26

阿里|格灵深瞳|地平线|小鹏汽车计算机视觉岗实习面经助您斩获offer

简历项目和比赛介绍，中间有问一些项目和比赛细节，问了一些延伸和开放性问题：Adam和SGD优化器哪个更好，好在哪里，哪个使模型更加容易发散?

flyfor2013·2022-11-20 15:37

多元线性回归—C语言

算法介绍模型可以如下表示：y=b0+b1×x1+b2×x2+...y=b_0+b_1×x_1+b_2×x_2+...y=b0+b1×x1+b2×x2+...随机梯度下降法多元线性回归采用的是随机梯度下降方法

YWonchall·2022-11-20 15:15

你必须知道的 | ResNet神经网络模型复现

主要因为模型训练的时候产生梯度消失/爆炸，导致模型难以收敛，尽管batchnormalization的使用可以使几十层的网络使用SGD算法训练收敛，但是更深的网络就没办法了。

极链AI云·2022-11-20 14:13

学习笔记--pytorch搭建神经网络及基本概念

搭建网络顺序：1.定义网络，网络Net的class，classNet(nn.Module):2.定义一个优化器（目前用到adam优化器替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重

weixin_49041844·2022-11-20 11:22

论文笔记 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

年提出，2017年在本文第一次详细描述该概念地位：联邦学习开山之作建议有时间先学一下机器学习o(╥﹏╥)o如果实在是没有的话，就先了解一下这些东西吧：非平衡、非IID、鲁棒性、监督学习（标签）、超参数、随机梯度下降

Limeym·2022-11-20 10:55

深度学习优化算法大全系列3:NAG(Nesterov Acceleration Gradient)

1.NAG与SGD-M的区别NAG全称为NesterovAcceleratedGradient，是在SGD-Momentum基础进一步优化所得。

bitcarmanlee·2022-11-20 06:07

技术面常见问题（持续更新）

一、数学基础：1、微积分1、SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行更新。

Shinnosuck·2022-11-20 06:10

机器学习笔记_李宏毅_P3-Regression-case study

：随机梯度下降法举例子说明什么是随机梯度下降法？如何

CZYruobing·2022-11-20 05:49

SGD / Ranger21训练se-resnet18 [ cifar-10 ]

这两天看到了一个叫Ranger21(github/arxiv)的训练器，写的是将最新的深度学习组件集成到单个优化器中，以AdamW优化器作为其核心（或可选的MadGrad）、自适应梯度剪裁、梯度中心化、正负动量、稳定权值衰减、线性学习率warm-up、Lookahead、Softplus变换、梯度归一化等，有些技术我也没接触过，反正听着很厉害。于是在Imagenette(github)，Image

故你，·2022-11-20 04:12

深度学习超参数简单理解------ learning rate weight decay和momentum

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。

阿拉蕾二·2022-11-20 03:42

学习笔记一：learning rate,weight decay和momentum的理解

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。

PADS123·2022-11-20 03:31

线性神经网络-线性回归

文章目录1.1.线性回归1.1.1.线性回归的基本元素1.1.1.1.线性模型1.1.1.2.损失函数1.1.1.3.解析解1.1.1.4.小批量随机梯度下降1.1.1.5.用学习到的模型进行预测1.1.3

Tc.小浩·2022-11-20 02:09

迁移学习冻结网络的方法：

），TensorFlow（4）finetune就是冻结网络前面的层，然后训练最后一层给优化器传入所有参数，但将要冻结层的参数的requires_grad置为False：optimizer=optim.SGD

Wsyoneself·2022-11-20 02:08

Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操

实现多特征输入的分类模型代码实操第四篇Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操文章目录初学者学习Pytorch系列前言一、先上代码二、必要性解释1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降

GDUT 小胖鱼·2022-11-20 02:07

deep learning知识以及面试题

优化算法优化器包含一阶、二阶方法**一阶方法：**随机梯度下降(SGD)、动量(Momentum)、牛顿动量法(Nesterov)、自适应梯度AdaGrad()、均方差传播(RMSProp)、Adam、

我是胡歌·2022-11-19 22:34

三层BP神经网络

构建一个三层神经网络,参考《python神经网络》写了一个简单的三层BP神经网络，然后更新权重使用的是SGD(随机梯度下降），每读取一个数据就更新一次权重，用MNIST数据集中的一个小样本数据训练，其中包含了一百个图像

w冷淡·2022-11-19 21:40

YOLOV5训练数据时，出现数据量过少的报错。

[Warning]使用sgd优化器时，建议将训练总步长设置到50000以上。

买火柴的小蓝孩·2022-11-19 20:26

机器学习基础-引用同济子豪兄版

Binaryclassification）结论：谷歌可视化降维：机器学习任务：classification（分类）（有监督）：KNN，SVM，决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，深度神经网络regression（回归）（有监督）：SGD

黑檀木与雪松·2022-11-19 20:18

误差与梯度下降（李宏毅《机器学习》）

深度学习方向）P5-P8——误差与梯度下降文章目录Datawhale202211李宏毅《机器学习》（深度学习方向）P5-P8——误差与梯度下降前言一、误差误差哪里来估测判断选择二、梯度下降调整学习速率随机梯度下降法特征缩放三

Beyond_April·2022-11-19 19:33

pytorch中的dataset和DataLoader创建数据集进行训练

目录序言Dataset和DataLoaderDatasetDataLoader重点讲一下collate_fn具体实现（构造数据集、加载数据集、训练）序言1.每次采用一个样本进行随机梯度下降，会得到随机性较好的训练结果

Unstoppable~~~·2022-11-19 18:09

【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader

PytorchLearning】构建自己的数据集、深度学习之MiniBatch、PyTorch深度学习实践第八讲---Mini-batch数据集、【零基础】神经网络优化之mini-batch、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法

小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 17:02

TypeError:Unable to serialize ＜tf.Variable ‘alpha:0‘ shape=() dtype=float32, numpy=0.8＞ to JSON.

value=0.2,dtype="float32",name="beta")......model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd

aaaq_·2022-11-19 16:45

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

二、程序示例1.引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言本篇文章基于卷积神经网络CNN，使用

长浔·2022-11-19 09:46

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

本文目录1.摘要2.介绍3.FedAvg算法4.实验结果5.结论和未来工作其它学习记录独立同分布随机梯度下降参考学习视频参考学习视频1.摘要现代移动设备可以访问大量适合学习模型的数据，这反过来又可以极大地改善设备上的用户体验

梦码城·2022-11-19 07:23

Fast R-CNN 详解

R-CNN和SPPNet（一）R-CNN缺点（二）SPPNet缺点二、网络结构（一）RoIpooling（二）训练过程1.监督预训练2.Fine-turning3.多任务loss4.SVD分解全连接层5.SGD

*青云*·2022-11-19 06:18

Keras报错：ValueError: (‘`tf.compat.v1.keras` Optimizer (‘, ＜keras.optimizer_v1.SGD

Tensorflow2.6自定义调整学习率参数lr错误fromkeras.optimizer_v1importSGDmodel.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=SGD

haerxiluo·2022-11-19 03:50

【目标检测】Fast R-CNN论文详细解读

FastR-CNN1.R-CNN的缺点2.SPPNet的缺点3.FastR-CNN的优点4.FastR-CNN的模型结构和训练流程5.初始化预训练网络结构6.微调7.多任务损失函数8.ROI层的反向传播9.SGD

旅途中的宽~·2022-11-19 03:39

pytorch中的学习率与优化器【lr_scheduler与optimizer】

model(input)loss=loss_fn(output,target)loss.backward()optimizer.step()构建优化器为单个参数进行优化时：optimizer=optim.SGD

AI界扛把子·2022-11-19 03:17

Datawhale 李宏毅机器学习 Task3

偏差VS方差模型选择2.梯度下降法调整学习率随机梯度下降法特征缩放1.误差从哪里来？

STUffT·2022-11-19 02:48

李宏毅机器学习＜Datawhale task3学习笔记＞

，Bias2，Variance二，减小误差1，variance的场合2，bias的场合3，实操时...三，梯度下降1，注意事项与优化①Adagrad②stochasticgradientdecent（随机梯度下降

混沌乌龙茶·2022-11-19 02:31

NIPS 2017 — notes and thoughts 个人笔记

强化学习Meta-LearningandOne-ShotlearningGANSBayesianNNsareareaofactiveresearchFairnessinMLExplainableML加速SGD

weixin_30507269·2022-11-19 01:17

深度学习入门（三十九）计算性能——分布式训练、参数服务器（TBC）

深度学习入门（三十九）计算性能——分布式训练、参数服务器前言计算性能——分布式训练、参数服务器课件（分布式训练）分布式计算GPU机器架构计算一个小批量同步SGD性能性能的权衡实践的建议总结教材（参数服务器

澪mio·2022-11-18 09:13

用随机梯度下降法实现 SVM 线性分类器的实例

本文使用自己编写的例子来帮助理解用随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）实现SVM线性分类器，不会过多涉及理论和原理的分析，只是为了更形象的理解。例子中使用的是二维平面。

朱峥嵘（朱髯）·2022-11-18 08:55

通过逻辑回归和随机梯度下降法对乳腺癌数据集breastCancer和鸢尾花数据集iris进行线性分类

文章目录线性回归和逻辑回归StandardScaler处理线性分类乳腺癌数据集breastCancer鸢尾花数据集iris线性回归和逻辑回归线性回归就是预测一个连续变量的值，线性回归假设因变量和自变量之间是线性关系的，线性回归要求因变量是连续性数值变量训练数据的特征作为自变量，训练数据所属于的类别作为因变量，假设在因变量和自变量之间存在线性函数关系式，通过大量的训练样本对模型进行训练，然后不断调整

Love _YourSelf·2022-11-18 04:34

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