SGD随机梯度下降第31页

玦☞·2022-06-01 07:22

Image Classification （卷积神经网络基础）

CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为1）5.2.针对二分类问题（sigmoid输出，每个输出节点之间互不相干）6.误差的反向传播7.权重的更新8.优化器8.1.SGD

Caoyy686868·2022-06-01 07:44

Java学习（Day 34）

学习来源：日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客文章目录矩阵分解一、推荐系统中的矩阵二、SVD算法三、Funk-SVD算法四、随机梯度下降五、具体实现1.描述2.

言山兮尺川·2022-05-31 10:28

深度学习期末复习

的前向传播计算和误差反向回传原理注意对比分析ANN与CNN的相同之处和不同之处，深入理解卷积运算的概念和本质掌握卷积后的特征图尺寸的计算方法四、神经网络优化掌握常见激活函数了解权值初始化的技术理解训练神经网络的优化技术：SGD

萌哒老司机·2022-05-31 07:07

深度学习笔记之优化算法

文章目录一.优化算法1.1基本算法1.1.1随机梯度下降(SGD)1.1.2动量1.2自适应学习率算法1.2.1AdaGrad1.2.2RMSProp1.2.3Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3

刘皮狠·2022-05-31 07:05

深度学习中常用的优化算法(SGD, Nesterov,Adagrad,RMSProp,Adam)总结

深度学习中常用的优化算法(SGD,Nesterov,Adagrad,RMSProp,Adam)总结1.引言在深度学习中我们定义了损失函数以后，会采取各种各样的方法来降低损失函数的数值，从而使模型参数不断的逼近于真实数据的表达

kuweicai·2022-05-31 07:14

深度学习—优化算法对比

1、优化算法SGD：随机梯度下降SGD+Momentum:基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化）SGD+Nesterov+Momentum：基于动量，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化

dbsggal90047018·2022-05-31 07:39

深度学习库中优化算法介绍

优化算法1.简介2.优化算法的数学原理2.1梯度下降优化算法2.1.1批梯度下降算法(Batchgradientdescent)2.1.2随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescent

Mobtgzhang·2022-05-31 07:06

mmcv(mmdetection)源码理解：optimizer(SGD,momentum,Nesterov)

SGD随机梯度下降，随机选取一批样本计算梯度，并更新一次参数。梯度更新公式如下：SGD存在一些问题：在梯度平缓的维度下

小小小绿叶·2022-05-30 07:14

Cosine Annealing Warm Restart论文讲解

STOCHASTICGRADIENTDESCENTWITHWARMRESTARTS论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.03983需要注意的是，本文的热重启策略使用的优化器是SGD0

Le0v1n·2022-05-29 07:33

深度学习初级课程应用. 用TPU探测希格斯玻色子

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文寻找希格斯玻色子标准模型是粒子物理学中的一种理论，它描述了一些最基本的自然力

cndrip·2022-05-25 07:26

【李沐：动手学深度学习pytorch版】第3章：线性神经网络

3.1.1.4.随机梯度下降即使在我们无法得到解析解的情况下，我们仍然可以有效地训练模

zdb呀·2022-05-20 07:45

paper_summary

learnningratescheduler:Accurate,LargeMinibatchSGD:TrainingImageNetin1Hour[2]Adam+L2regularization会耦合效果差于sgd

程序猿小姜·2022-05-19 09:14

李宏毅机器学习系列-梯度下降法

李宏毅机器学习系列-梯度下降法梯度下降法回顾调节学习率AdaGrad随机梯度下降SGD(StochasticGradientDescent)特征缩放(FeatureScaling)梯度下降法的理论(GradientDescentTheory

王伟王胖胖·2022-05-17 07:55

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

2.4全连接（fullconnection）2.5损失函数（softmax_loss）2.6前向传播（forwardpropagation）2.7反向传播（backfordpropagation）2.8随机梯度下降

草尖上的舞动·2022-05-17 07:22

监督学习算法初识

监督学习算法初识简而言之，就是通过已知数据的拟合出一条线性线，来预测数据的变化随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）：随机梯度下降法不同于批量梯度下降，随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新

白榆的白·2022-05-15 07:37

PyTorch的十个优化器（SGD，ASGD，Rprop，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam(AMSGrad)，Adamax，SparseAdam，LBFGS）

本文截取自《PyTorch模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial文章目录1torch.optim.SGD2torch.optim.ASGD3torch.optim.Rprop4torch.optim.Adagrad5torch.optim.Adadelta6torch.optim.RMSprop7torc

to.to·2022-05-13 07:57

ADABOUND算法，究竟是颠覆Adam算法的成果还是只是一种小技巧?

我是之前看到一篇拳打Adam，脚踩Sgd的新闻，才了解到这个AdaBound算法。当时颇为震惊，因为Adam和Sgd算法都是深度学习界赫赫有名的算法。

陨落遗迹·2022-05-13 07:20

TensorFlow笔记_神经网络优化

预备知识2.神经网络复杂度3.学习率4.激活函数4.1Sigmoid函数4.2Tanh函数4.3ReLU函数4.4LeakyReLU函数5.损失函数5.1均方差5.2交叉熵6.欠拟合与过拟合7.优化器7.1SGD7.2SGDM7.3Adagrad7.4RMSProp7.5Adam7.6

精灵耶·2022-05-13 07:27

机器学习最常用优化之一——梯度下降优化算法综述

目录三种梯度下降优化框架批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降问题与挑战梯度下降优化算法MomentumNesterovacceleratedgradientAdagradAdadeltaRM

Nicole_xiang·2022-05-11 07:12

怎么做好一个深度学习调包侠

1、到底是选择Adam还是SGD优化器选Adam的好处Adam傻瓜式，可以无视学习率--收敛速度快选SGD的好处SGD适合要求高的模型--精度高--一般从一个较大的学习率进行训练最优选择：Adam+SGD

杨小吴的算法博客·2022-05-08 07:11

机器学习、深度学习优化函数详解

机器学习、深度学习优化函数详解–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录机器学习、深度学习优化函数详解--潘登同学的MachineLearning笔记简单回顾梯度下降法随机梯度下降的不足动量优化法

PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:49

【动手学深度学习v2笔记】线性回归 + 基础优化算法

线性回归+基础优化算法1线性回归1.1一个简单模型1.2线性模型1.3平方损失1.4训练数据1.5损失函数1.6显式解2基础优化算法2.1梯度下降2.2选择学习率2.3小批量随机梯度下降2.4选择批量大小

南浔Pyer·2022-05-07 07:32

浅析线性神经网络——线性回归问题

目录一.线性回归1.1回归（regression）：1.2线性回归的基本元素：1.3线性模型：1.4损失函数二.基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降三.矢量化加速四.正态分布与平方损失总结一

KUUUD·2022-05-07 07:29

深度学习训练之optimizer优化器（BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam）的最全系统详解

文章目录1、BGD（批量梯度下降）2、SGD（随机梯度下降）2.1、SGD导致的Zigzag现象3、MBGD（小批量梯度下降）3.1BGD、SGD、MBGD的比较4、SGDM5、NAG6、AdaGrad

全息数据·2022-04-28 13:41

tf.keras.optimizers 常用的优化器

SGDtf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov

最生猛的开拓者·2022-04-24 07:58

（二）深度学习基础 -- 6 正向传播、反向传播和计算图

6.正向传播、反向传播和计算图在前几节中，使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。实现中，只提供了模型的正向传播（Forwardpropagation）的计算。

Fiona-Dong·2022-04-24 07:23

Pytorch实现机器学习之线性回归

同时定义线性回归的一种损失函数loss（损失函数一般是预测值和真实值之间的差距）为：二、目的利用随机梯度下降法（每次训练的起点真实数据（x，y）都在变化）更新参数w和b来

rothschildlhl·2022-04-21 07:27

机器学习实战笔记——第十一章

非饱和激活函数1.2.1tf.keras.layers.LeakyReLU1.2.2tf.keras.layers.PReLU1.3批量归一化1.4梯度裁剪1.4.1tf.keras.optimizers.SGD

DaMeng999·2022-04-21 07:11

机器学习：线性模型学习总结（1）：线性回归

学习时间：2022.04.17~2022.04.18文章目录0.数据预处理1.用SK-Learn做线性回归模型1.1线性回归1.2随机梯度下降执行线性回归1.3多项式回归1.4逻辑回归2.用SK-Learn

新四石路打卤面·2022-04-19 07:40

优化算法SGD+Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam——史上超级全，解释详细

鞍点既不是极大值也不是极小值的临界点，一个方向是极小值，另一个方向是极大值，2.一维问题中：局部极小值和鞍点的梯度均为0高维问题中：从局部极小值点向附近任意方向运动，损失函数都会增大很多；若从鞍点出发，会存在许多方向向上增大的情况。这个问题在参数量大的神经网络愈发凸显，局部极小值问题反而少一些。大部分点集中在鞍点附近，故在靠近鞍点附近移动时，前进都会非常缓慢。为了解决2.问题，加入了一个带动量的S

·2022-04-14 07:31

一文通透优化算法从随机梯度随机梯度下降法到牛顿法共轭梯度

一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度1什么是梯度下降法经常在机器学习中的优化问题中看到一个算法，即梯度下降法，那到底什么是梯度下降法呢？

画面太乱了·2022-04-14 07:49

复习1: 深度学习优化算法 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 详细解释 + 如何选择优化算法

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。

qq_33666011·2022-04-14 07:16

Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？有25个变量：1.ID：每个客户的ID2.LIMIT_BAL：金额3.SEX：性别（1=男，2=女）4.教育程度：（1=研究生，2=本科，3=高中，4=其他，5=未知）5.婚姻：婚姻状况（1=已婚，2=单

·2022-04-12 16:02

使用随机梯度下降SGD的BP反向传播算法的PyTorch代码实现

PyTorch的.item()BPwithSGD的PyTorch代码实现参考文章写在前面本文将用一个完整的例子，借助PyTorch代码来实现神经网络的BP反向传播算法，为了承接上篇文章，本文中的例子仍然使用到了SGD

哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2022-04-12 07:19

机器学习笔记二—梯度下降和反向传播

梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—模型压缩目录系列文章目录前言一、梯度二、梯度下降1.梯度下降的方法2.随机梯度下降

江_小_白·2022-04-12 07:58

在pytorch上使用CNN实现猫狗分类

torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')EPOCHS=15#训练数据集的轮次LEARNING_RATE=1e-4#学习率优化器使用SGD

Richard_Kim·2022-04-12 07:28

深度学习Pytorch-常见问题(一)

Adam自适应，训练更快，但是精度不一定比SGD高。

yanzhiwen2·2022-04-11 04:33

keras设置（自定义）学习率及优化器用法

LearningRateScheduler参数代码2.ReduceLROnPlateau参数代码优化器的用法默认学习率搭建keras模型的时候，没有制定学习率，效果不是特别理想，查询了优化器的默认学习率：Adam是0.001，SGD

噜噜啦啦咯·2022-04-07 07:22

优化算法（Optimizer）总结

BGDSGDMini-batchMomentumNAG深度学习常见的优化方法(Optimizer)总结:Adam,SGD,Momentum,AdaGard等知乎张戎：深度学习中的优化算法优化方法——AdaGrad

来到了没有知识的荒原·2022-04-02 13:49

深度学习优秀博客、学习资源汇总(持续更新ing……)

1.基础理论1.1优化算法从SGD到Adam——深度学习优化算法概览(一)介绍了各个优化算法的公式发展一个框架看懂优化算法之异同SGD/AdaGrad/Adam介绍各个优化算法的公式，讲的更好一点，但公式不如

不要熬夜多喝热水·2022-04-01 18:25

AAAI2021论文合集汇总！（持续更新）

Non-AutoregressiveCoarse-to-FineVideoCaptioninghttps://arxiv.org/abs/1911.12018BangYang,YuexianZou,FenglinLiu,CanZhangSTL-SGD

极市平台·2022-04-01 18:20

深度学习中的优化器（optimizer）

tf.train.GradientDescentOptimizer、tf.train.AdamOptimizerAdam、tf.train.MomentumOptimizer这些，发现自己对优化器的认识还仅仅停留在随机梯度下降的水平

Xiacedar·2022-04-01 07:14

深度学习之感性理解-优化器

深度学习之感性理解-优化器梯度下降法批量梯度下降法（BGD）随机梯度下降法（SGD）小批量梯度下降法（MBGD）MomentumAdaGradAdamRMSprop梯度下降法批量梯度下降法（BGD）所谓批量

王伟王胖胖·2022-04-01 07:05

深度学习之优化器

深度学习之优化器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，AdaGrad，Adam

ufy·2022-04-01 07:43

torch.optim.SGD参数详解

随机梯度下降法$\theta_{t}\leftarrow\theta_{t-1}-\alphag_{t}$Code：optimzer=torch.optim.SGD(model.parameters()

Learner-·2022-03-31 09:00

python梯度下降法实现线性回归_梯度下降法的python代码实现（多元线性回归）

python代码实现(多元线性回归最小化损失函数)1、梯度下降法主要用来最小化损失函数，是一种比较常用的最优化方法，其具体包含了以下两种不同的方式：批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法

weixin_39750731·2022-03-31 07:58

DW李宏毅机器学习笔记--Task03（下）-梯度下降

多参数下结论不一定成立Adagrad进一步的解释Tip2：随机梯度下降法Tip3：特征缩放为什么要这样做？怎么做缩放？

湘玄书生·2022-03-31 07:51

机器学习笔记——深入梯度下降细节

机器学习笔记——梯度下降一、梯度下降回顾二、学习率的调整1.学习率对梯度下降的影响2.Adagrad动态调整学习率三、随机梯度下降(Stochastic)四、特征缩放(FeatureScaling)五、

AgentSmart·2022-03-31 07:19

李弘毅机器学习：第四章—梯度下降法

多参数下结论不一定成立Adagrad进一步的解释Tip2：随机梯度下降法Tip3：特征缩放为什么要这样做？怎么做缩放？梯度下降的理论基础问题数学理论泰勒展开式定义多变量泰勒展开式利用泰勒

weixin_mm975247003·2022-03-31 07:19

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