SGD随机梯度下降

机器学习-常用优化方法

一阶方法：梯度下降、随机梯度下降、mini随机梯度下降降法。随机梯度下降不但速度上比原始梯度下降要快，局部最优化问题时可以一定程度上抑制局部最优解的发生。
cswb5511·2021-06-08 17:48

吴恩达机器学习——大规模机器学习

一、大规模机器学习二、算法优化ps：诊断1、随机梯度下降1.1原理1.2优缺点1.3学习率与收敛性1.4在线学习2、Mini-Batch梯度下降2.1原理2.2优缺点三、MapReduce和数据并行化—
Youngy_·2021-06-07 13:10

大型数据集

批量梯度下降（BatchGradientDescent）随机梯度下降（StochasticGradientDescent）小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）存个链接https
ego77777·2021-06-06 19:31

聊聊pytorch中Optimizer与optimizer.step()的用法

当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters(),
·2021-05-31 11:29

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay
·2021-05-27 13:43

深度学习的学习记录（二）

目录任务python基础知识数学公式的输入tensorflow的安装AttributeError:'Tensor'objecthasnoattribute'numpy'补沐神的视频线性回归三种梯度下降随机梯度下降豆豆实验批量梯度下降豆豆实验固定步长下降豆豆实验关于
WhaTEveR。。。。·2021-05-19 00:53

xgboost slide（三）

方差平衡（2）目标函数：loss+正则的模式应用于回归树学习（3）我们既要预测还要简单的模型（4）定义了我们想要学习的（目标，模型）（5）如何进行学习我们如何学习1、目标函数：loss+正则2、我们不能用SGD
快乐的小飞熊·2021-05-18 22:58

深度学习 | 【05】常见优化算法

文章目录常见优化算法1、梯度下降算法(batchgradientdescentBGD)2、随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3、小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD
Jxiepc·2021-05-17 09:32

pytorch 优化器(optim)不同参数组,不同学习率设置的操作

optim的基本使用fordo:1.计算loss2.清空梯度3.反传梯度4.更新参数optim的完整流程cifiron=nn.MSELoss()optimiter=torch.optim.SGD(net.parameters
·2021-05-12 10:47

SGD和牛顿法的区别

梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：image.
菜鸟瞎编·2021-05-12 06:54

关于SGD优化器的学习率衰减的问题

便考虑是不是学习率的问题，由于使用的是SGD，其中一个参数为decay，借鉴别人的参设默认值，decay一般设为1x10-4.我怀疑是训练过程种学习率太大，于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式，但能力有限
alone_Messi·2021-05-08 10:43

小批量梯度下降（Mini-Batch gradient descent）

小批量梯度下降（介于批量梯度下降和随机梯度下降之间）。b称为小批量大小，一次训练b个样本，然后一直下去。训练一次，就更新了一次参数值。小批量梯度下降利于向量化，计算速度有时候可以超过随机梯度下降。
天际神游·2021-05-07 01:05

2019年新加坡拍卖推荐——青花釉里红龙纹梅瓶

品名：青花釉里红龙纹梅瓶图录号：2062规格：高32.2cm；上口4.2cm；底10.5cm估价:SGD202,000拍卖时间：2019年5月12日拍卖地点：良木园酒店（史各士路22号新加坡）拍卖公司：
国际拍卖平台·2021-05-06 15:36

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

python深度学习入门-与学习相关的技巧

深度学习入门-与学习相关的技巧目录摘要1.参数的更新1.1SGD1.2SGD的缺点1.3Momentum（动量）1.4AdaGrad1.5Adam1.6最优化方法的比较1.7基于MNIST数据集的更新方法的比较
诗雨时·2021-05-04 00:05

ResNet34 on CIFAR-10 基准

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-03 00:21

机器学习 | 梯度下降种类及对比

随机梯度下降法SGD随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，BGD）和批量梯度下降法原理类似，区别在与求梯度时没有用
AI算法攻城狮·2021-05-02 23:42

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-02 23:07

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-04-30 23:18

Feature-Based Matrix Factorization

libFM的作者对比了libFM和SVDFeature，认为SVDFeature也是一种通用的矩阵分解模型，但是各有优缺点：缺点：SVDFeature有限制条件，只能对两个类别型的特征进行分解；只能用SGD
xiiatuuo·2021-04-30 12:44

pytorch Mini-Batch

梯度下降有几种选择：梯度下降（BatchGD）：计算速度快（运用GPU的并行能力），但是数据集大的话硬件受不了随机梯度下降（SGD）：它的随机性会克服鞍点的问题（遇到鞍点，梯度为0就走不动了）但是运行时间过长
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:52

pytorch-线性回归模型

线性回归模型构造损失函数构造计算图深度神经网络并没有太多的局部极小值，但是会有鞍点，鞍点就会导致没有梯度停止更新梯度下降的三种方式：SGD（随机梯度下降）：每次更新只用一个样本，数据中会有噪声，会另训练离开鞍点
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:25

基于Lending Club的数据分析实战项目【小白记录向】【二】

//github.com/H-Freax/lendingclub_analyse】本实战项目基于Colab环境文章目录简介使用机器学习方法进行解决数据准备机器学习方法随机森林SGDClassifier随机梯度下降逻辑回归
Swaggie·2021-04-29 12:20

32组-Deep Residual Learning for Image Recognition

论文提出背景深层网络的训练问题：1）梯度消失/梯度爆炸，阻碍模型进一步收敛（可以用已有的batchnormalization和SGD来解决）2）退化问题，层数增多效果反而更差（作者认为这并不是过拟合导致的
青色贝壳·2021-04-25 18:55

CS229 Week10 Large Scale

CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第十周17大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法
gb_QA_log·2021-04-23 18:58

菜鸟笔记Python3——机器学习(一) ：随机梯度下降模型

参考资料chapter2TrainingMachineLearningAlgorithmsforClassifcation引言在上一节，我们学习了梯度下降算法，现在我们来了解一下梯度下降算法的一个类型——随机梯度下降
灵玉真人·2021-04-23 10:42

机器学习 周志华 读书笔记

那么一定会收敛，否则会发生震荡多层前馈神经网络每一层与下一层连接同层不能连接不能跨层连接BP神经网络比较容易遇到过拟合的状况解决方法是早停或者是正则化如何跳出局部的最优解模拟退火采用多组不同参数初始化的神经网络随机梯度下降其他的神经网络径向基函数神经网络
星星和月亮_4792·2021-04-23 04:35

【python】用正则表达式从字符串中提取参数

classSGD(OptimizerBase):"""SGD优化方法"""def__init__(self,lr=0.01):super().
梅津太郎·2021-04-22 13:22

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第三天）

文章目录四、回归与聚类算法4.1线性回归4.1.1线性回归的原理4.1.2线性回归的损失和优化原理4.1.3线性回归API4.1.4波士顿房价预测4.1.5梯度下降的扩展：GD、SGD、SAG4.1.6
zdb呀·2021-04-22 11:43

Pytorch实现男女证件照性别分类

今儿个用pytorch写了一个识别证件照性别的神经网络，一开始用sgd，死活收敛不到一半，还不如蒙呢，蒙还有50%的准确率，后来用adam，一下子就收敛到接近100%了，可以商用了。
困兽一只·2021-04-20 18:59

随机梯度下降法与批量梯度下降法的区别

批量梯度下降法（batchgradientdecent）就是我们平时所说的梯度下降，也就是梯度下降过程中，每次更新使用了所有的训练数据，最小化损失函数，找到局部最小值。当样本量很大的时候，那么更新速度会变慢。假如每次我们只取一个样本更新，这样速度就会快很多。我们每次只取一行样本计算，当成是搜索的方向。如上图所示，由于不能保证每次得到的方向是损失函数减小的方向，所以搜索路径是曲折的。即使如此，我们通
生信编程日常·2021-04-18 19:23

浅谈随机梯度下降&小批量梯度下降

机器学习三要素上次的报告中，我们介绍了一种用于求解模型参数的迭代算法——梯度下降法。首先我认为需要明确一点，即“梯度下降算法”在一个完整的统计学习流程中，属于什么？根据《统计学习方法》这本书，统计学习一般有三个要素，即模型、策略和算法（目前以笔者的浅见，统计学习和机器学习没有太大的差别）。所谓模型，我们可以简单理解为数据的组织形式。换句话说，就是输入数据与输出数据之间可能存在的关系。机器学习的主要
陨落的小白·2021-04-18 04:32

吴恩达机器学习（二十二）—— 大规模机器学习

1.大型数据集的学习2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.随机梯度下降收敛5.在线学习6.映射化简和数据并行1.大型数据集的学习  "It’snotwhohasthebestalgorithmthatwins.It
大彤小忆·2021-04-17 12:58

梯度下降及线性回归详解

梯度下降及线性回归详解一.一元线性回归1摘要2什么是回归分析3如何拟合这条直线（方法）4最小二乘法4.1基本思想4.2推导过程4.3代码4.4输出结果5梯度下降算法5.1目标/损失函数5.2梯度下降三兄弟（BGD，SGD
zjh6888·2021-04-17 11:04

Pytorch神经网络-加速神经网络训练过程

StochasticGradientDescent(SGD)如果将数据一股脑的放入NN中进行训练效率会很慢。换一种思路，将数据拆分成小批小批的，再分批放入NN中计算。
BlueSkyBlue·2021-04-15 11:31

随机梯度下降法&批量梯度下降法

一、梯度导数：反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。方向导数：某一点在某一趋近方向上的导数值。通俗的解释是：我们不仅要知道函数在坐标轴正方向上的变化率（即偏导数），而且还要设法求得函数在其他特定方向上的变化率。而方向导数就是函数在其他特定方向上的变化率。梯度：函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。这里注意三点：1）梯度
solar_4869·2021-04-14 22:57

CV-图像分类

图像分割难点语义鸿沟视角光照尺度遮挡形变背景杂波类内形变运动模糊类别繁多基于规则的方法硬编码难以实现数据驱动的方法图像表示全局特征局部特征如SIFT+wordbag像素分类器SVMAdaBoost随机森林贝叶斯线性分类器神经网络损失函数0-1损失交叉熵L1L2优化算法一阶迭代梯度下降随机梯度下降小批量随机梯度下降
巴川笑笑生·2021-04-11 10:17

02-21：FM算法

优势：线性复杂度稀疏数据有效任何实值类型的特征模型建立2、解决问题解决问题3、算法求解（1）交叉项系数交叉项求解2、基于随机梯度的方式的参数求解求导参数更新4、预测以及算法性能指标5、详见代码随机梯度下降参数更新以及计算性能指标过程
是黄小胖呀·2021-03-09 22:58

AlexNet和VGGNet重点摘要总结(包含Fancy PCA详解和SGD）

AlexNet和VGGNet重点摘要总结(包含FancyPCA详解和SGD）参考与引用：AlexNet'sDiscoveriesandSummaries1.ReLUNonlinearity（非线性非饱和函数训练速度极快
Shlily.·2021-02-25 21:06

深度学习TF—4.随机梯度下降

文章目录一、梯度下降简介1.梯度2.如何搜索3.利用tensorflow自动求解梯度并自动更新参数4.案例—二阶导自定义二、激活函数及梯度1.sigmoid函数及其梯度2.Tanh函数及其梯度3.ReLU函数及其梯度4.LeakyReLU函数及其梯度5.激活函数选择总结三、损失函数及梯度1.MSE—均方误差2.交叉熵损失函数四、感知机及梯度求解1.单输出感知机及梯度2.多输出感知机及梯度3.多层感
哎呦-_-不错·2021-02-23 21:06

图像分类训练tricks

1.优化器  带momentum（=0.9）的SGD优化器的使用最多，
你电吴彦祖·2021-02-16 22:04

Pytorch Document学习笔记

1.1torch.nn.Conv2d1.2torch.nn.MaxPool2d/torch.nn.MaxUnpool2d1.3torch.nn.ReLU1.4torch.nn.BatchNorm2d2.优化器2.1torch.optim.SGD2.2torch.optim.Adagrad2.3torch.opti
Jichao_Peng·2021-02-15 11:17

第十七课.感知机

目录感知机算法感知机模型损失函数随机梯度下降算法流程numpy实现感知机感知机算法感知机模型感知机（perceptron）模型是一个简单的线性二分类模型，它是支持向量机与神经网络的基础。
tzc_fly·2021-02-11 15:44

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
·2021-02-09 01:20

【动手撸神经网络】领导说你连调参都不会？

文章目录神经网络训练细节与注意点梯度检查使用双精度浮点数使用少量数据点不要让正则化项盖过数据项训练过程中的监控训练集/验证集上的准确度我们用标准差为0.01均值为0的高斯分布值来初始化权重(这不合理)重新正确设定权重:随机梯度下降与参数更新普通更新物理动量角度启发的参数更新
cv君·2021-01-31 13:40

机器学习（2） 感知机原理及实现

目录前言感知机模型感知机损失函数随机梯度下降法前言在上一篇博文机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析中，分析了评价模型迁移学习能力的指标之一泛化误差。
ProfSnail·2021-01-31 10:12

神经网络浅析（单层）

单层神经网络浅析1.节点2.层3.神经网络的监督学习4.delta规则5.广义delta规则6.SGD、Batch、MiniBatch6.1SGD6.2Batch6.3MiniBatch7.实现SGD方法
woaiyyt·2021-01-27 15:54

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
renyuzhuo·2021-01-21 10:49

Adam优化算法理解与实现

SGD想要改变，又是随机，又是批量。后来加了自适应，何苦学习率开始基情满满，越往后越敷衍。  
因吉·2021-01-17 15:33

SM2算法的加密签名消息语法规范（三）如何构造signedData

根据RFC规范，构造签名数据的过程涉及到以下步骤:a.对于每个签名者，他用消息摘要算法计算出摘要值；（对于GM/T0010规范，使用摘要算法为SGD_SM3）b.对于每一个签名者，消息摘要和相关的信息用
lt4959·2021-01-13 15:06
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