SGD随机梯度下降

ResNet那些不解之谜

利用规范化的初始化和BatchNormalization解决，使得具有数十层的网络通过随机梯度下降(SGD)方法可以开始收敛。2）会产生网络退化的现象，不是由于过拟合导
傲娇的程序猿·2020-08-11 03:46

pytorch学习日记（一）——之CIFAR10图像训练测试实战

神经网络NN编程实现，往往需要以下几个步骤：1）定义NN，初始化NN的参数（权重和偏置）2）准备好输入数据集3）让输入通过NN，得到输出4）计算输出和理想输出的loss5）采用随机梯度下降方法（SGD）
虾米儿xia·2020-08-11 03:29

vowpal_wabbit是在单机上性能极高的机器学习库,比较online learning and batch learning

本质原因是vowpal_wabbit采用的是在线学习，也即优化方法采用的是随机梯度下降的方法。
BYR_jiandong·2020-08-11 03:53

上期图文课程推荐：深度学习工程应用快速入门

训练时如此多的优化方法，一定是SGD
csdn人工智能头条·2020-08-11 03:35

pytorch学习笔记（三十四）：MiniBatch-SGD

文章目录小批量随机梯度下降1.读取数据2.从零开始实现3.简洁实现小结小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent
逐梦er·2020-08-11 02:33

pytorch学习笔记（三十三）：梯度下降和随机梯度下降

文章目录前言1.一维梯度下降2.学习率3.多维梯度下降4.随机梯度下降小结前言在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。
逐梦er·2020-08-11 02:39

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-10 15:44

梯度下降 和反向传播推导（公式）

1、训练算法几乎都是使用梯度来使得代价函数下降，大多数都是对随机梯度下降算法的改进。目标函数关于的梯度是目标函数上升最快的方向。
qxq_sunshine·2020-08-10 10:35

PyTorch系列学习笔记07 - 随机梯度下降

PyTorch系列学习笔记07-随机梯度下降07随机梯度下降7.1什么是梯度？梯度在深度学习中是如何发挥作用的？
j.Lee.·2020-08-10 10:01

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的...

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663写得非常好，适合入门！神经元神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量，激活函数是sigmoid函数
djph26741·2020-08-10 09:11

反向传播之梯度下降法

梯度下降法：使用随机梯度下降算法，使参数沿着梯度的反方向，即总损失减小的方向移动，实现参数更新。
niewzh·2020-08-10 09:04

PyTorch 之 优化算法 torch.optim

各种优化算法在torch.optim这个包里面torch.optim这个包里面有很多的优化算法，比如我们常用的随机梯度下降算法，添加动量的随机梯度下降算法。
战立云·2020-08-10 08:19

Pytorch实现MNIST（附SGD、Adam、AdaBound不同优化器下的训练比较）

  学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习，也就是在工作中（解决实际问题中）学习。文章结尾处附完整代码。一、数据准备  在Pytorch中提供了MNIST的数据，因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可。fromtorchvisionimportdatasets,transforms#batch_size是指每次送入网络进行训练的数据量batch_size=64#MNISTDataset#
IMU_YY·2020-08-10 08:36

PyTorch 不同类型的优化器

不同类型的优化器随机梯度下降法(SGD)如果我们的样本非常大，比如数百万到数亿，那么计算量异常巨大。因此，实用的算法是SGD算法。在SGD算法中，每次更新的迭代，只计算一个样本。
weixin_41710583·2020-08-10 08:17

利用pytorch分析不同的optimizer

四种optimizer:SGD(随机梯度下降），Momentum，RMSprop,Adam.SGD：每次随机选取数据样本进行学习，每次只随机选择一个样本来更新模型参数，因此每次的学习是非常快速的，并且可以进行在
kukamao·2020-08-10 07:26

弹性反向传播(RProp)和均方根反向传播(RMSProp)

都是一种权值更新算法，类似于SGD算法，其中，RMSProp是RProp算法的改良版。RProp算法首先为各权重变化赋一个初始值，设定权重变化加速因子与减速因子。
tsq292978891·2020-08-10 07:26

PyTorch-加速网络训练

PyTorch-加速网络训练硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、SGD+Momentum2、RMSprop3
samylee·2020-08-10 07:11

pytorch的几种优化算法

一、SGD（stochasticgradientdescent）随机梯度下降优点:    虽然SGD收敛比较波折，但是对梯度的要求很低（计算梯度快）。
zxyjune·2020-08-10 06:34

Maxout Networks

使用了dropout的训练过程和一般的SGD方法完全不同。dropout在更新时使用更
ifenghao·2020-08-10 05:47

梯度下降法and随机梯度下降法

1.梯度下降法梯度下降法的原理可以参考：斯坦福机器学习第一讲。我实验所用的数据是100个二维点。如果梯度下降算法不能正常运行，考虑使用更小的步长(也就是学习率)，这里需要注意两点：1）对于足够小的,能保证在每一步都减小；2）但是如果太小，梯度下降算法收敛的会很慢；总结：1）如果太小，就会收敛很慢；2）如果太大，就不能保证每一次迭代都减小，也就不能保证收敛；如何选择-经验的方法：...,0.001,
yudingjun0611·2020-08-10 05:15

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式1梯度下降法2梯度下降的变式1.SGD2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam6.小结1梯度下降法梯度下降法的更新公式如下。
紫芝·2020-08-10 00:57

福利网站！程序员面试——算法工程师面试大全第一部分

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,然后对参数进行跟新.Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中
满天星._·2020-08-09 23:39

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（8）神经网络学习过程中的检查事项和参数调优

在这节课中，主要讲述了神经网络的检查事项（例如梯度检查，合理性检查和学习过程中对损失函数、权重、每层的激活函数与梯度分布等的检查等）和神经网络的参数调优实现方法（例如：随机梯度下降方法，动量方法，学习率退火方法等等
Naruto_Q·2020-08-09 17:49

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geeksongs·2020-08-09 16:00

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geek Song·2020-08-09 16:00

CNN卷积神经网络知识点总结

这里写自定义目录标题卷积神经网络知识点层级结构Inputlayer：Convlayer：PoolinglayerFClayer：激活函数sigmoidtanh(x)ReLULeakyReLU参数化ReLU随机化ReLuELU几种优化方式：SGD
�cly·2020-08-09 02:10

task6:pytorch神经网络优化方法--optim

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient
夜猫子科黎·2020-08-08 23:05

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
deep_learninger·2020-08-08 22:20

几种不同的Optimizer

包括以下几种模式:StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam越复杂的神经网络,越多的数据,我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多
tianguiyuyu·2020-08-08 21:06

[Lecture 7 ] Training Neural Networks II（训练神经网络II）

文章目录课堂问答1.更好的优化（Fancieroptimization）1.1SGD优化1.2基于动量的（Momentum）SGD1.3AdaGrad1.4Adam1.5学习率的选择1.6二阶优化（Second-OrderOptimization
灵隐寺扫地僧·2020-08-08 20:16

使用Python和Numpy进行波士顿房价预测任务（二）【深度学习入门_学习笔记】

读入数据（2）数据形状变换（3）数据集划分（4）数据归一化处理（5）封装成loaddata函数二、模型设计三、训练配置四、训练过程（1）梯度下降法-使用Numpy进行梯度计算（2）确定损失函数更小的点（3）随机梯度下降法波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务
qq_40794986·2020-08-08 20:24

论文阅读笔记：End-to-End Blind Image Quality Assessment Using Deep Neural Networks

在第二步中，从训练的早期层和第一个子网的输出开始，使用随机梯度下降法的变体训练质量预测子网。与大多数不同深度神经网络，选择生物学启发的广义
qq_25283239·2020-08-08 19:11

深度学习模型中的学习率调整

非常关键------------------深度学习模型中的学习率调整学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）
大笨熊。。。·2020-08-08 17:59

Deep Learning之优化方法

3.对于当前流行的优化算法包括括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDel
勤劳的凌菲·2020-08-08 13:18

动手学深度学习Pytorch版Task01

公式表达如下4.优化函数（随机梯度下降）当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（anal
Serendipityo·2020-08-08 13:28

机器学习入门-逻辑回归算法

theta2，theta3的参数跟新假定目标函数J(theta)=1/2m*np.sum(h(theta)-y)^2/len(X)梯度下降的策略分为3种，批量梯度下降：每次迭代输入全部的数据，效果好，但耗时随机梯度下降
weixin_33813128·2020-08-08 11:49

batch_size是否越大越好？

当初随机梯度下降法和mini_batch梯度下降法的面世，是为了优化批量梯度下降法计算效率缓慢且对gpu显存要求较高的问题。那么，在显存容量支持的前提下，是否batch_size越大越好呢?
ytusdc·2020-08-08 01:32

深度学习PyTorch | 线性回归，softmax和分类模型，多层感知机

线性回归损失函数：优化函数-梯度下降：在求数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent）在深度学习中被广泛使用。
大青呐·2020-08-08 00:39

基于caffe的fcn网络的训练

wholeimage当做输入，wholeimagegroundtruth是标签损失函数是在最后一层的spatialmap上的pixel的loss和，在每一个pixel使用softmaxloss在全部图像上的基于l的随机梯度下降计算将和基于
xxiaozr·2020-08-07 22:52

感知机原理剖析笔记（如何理解感知机）——《统计学习方法》 李航

感知机的学习训练过程旨在寻找一个超平面，能够将实例进行线性划分，为此，我们要导入误分类的损失函数，利用随机梯度下降法对损失函数进行最小
野犬1998·2020-08-07 17:47

与“学习”相关的技巧

为了寻找最优参数，将参数梯度作为线索，使用参数梯度沿着梯度方向更新，并不断重复直至逐渐靠近最优参数的过程称为随机梯度下降法SGD，除此之外还有其他最优化方法。
阿默mini·2020-08-07 16:22

各种编程语言的深度学习库整理

2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。
gk969·2020-08-07 13:33

Caffe SGD solver代码阅读分析

代码文件：sgd_solver.cppsgd更新公式推导：这里以L2的regularization为例W(t+1)=W(t)−lr∗wd∗W(t)−lr∗delta(W)−momentum∗(W(t-1
东方赤龙曲和政·2020-08-07 13:46

机器学习算法对数据的要求以及使用的情况

1.数据量大于10万采用随机梯度下降，效果不错，大大的节约时间成本2.数据量小于1万的可以采用kmeans聚类算法，无效果采用特殊聚类或者GMM模型。大于1万的采用minibatchkmeans算法。
UESTC_C2_403·2020-08-06 12:36

进来分清楚iteration和batch-size和epoch吧！

注意：在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（Sto
晶晶呀晶晶·2020-08-06 12:11

sklearn实例-逻辑回归（Logisitic Regression）和随机梯度下降(SGDClassifier)全流程

简介线性分类器可以说是最为基本和常用的机器学习模型。尽管其受限于数据特征与分类目标的线性假设，我们仍然可以在科学研究与工程实践中把线性分类器的表现作为基准。本文使用的模型包括LogisticRegression和SGDClassifier。本文的数据来自UCIrvineMachineLearningRepository的癌症分类数据。代码实例废话不多说，上代码！importnumpyasnpimp
张大千09·2020-08-05 22:44

ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)

ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)目录输出结果设计思路核心代码输出结果breast-cancersize(683,11)训练集情况
一个处女座的程序猿·2020-08-05 21:13

【机器学习】线性回归与梯度下降

文章目录监督学习非监督学习半监督学习线性回归梯度下降批梯度下降（BatchGradientDescent）随机梯度下降StochasticGradientDescentMini-Batch梯度下降在谈回归之前
Simono·2020-08-05 15:06

深度学习（二）梯度推导和计算

2.链式法则3.逻辑回归梯度计算4.梯度矩阵形式推导4.1基础知识4.2三层神经网络反向传播推导1.梯度介绍深度学习的训练本质是优化损失，优化的方式是计算梯度，然后通过优化算法更新参数，常见的优化算法SGD
得克特·2020-08-05 15:04

Pytorch实现两层神经网络

一、影响训练结果的三大因素：优化函数如Adam、SGD等；初始化权重W随机初始化、服从正态分布的初始化等；学习率一般1e-6/1e-4等。
马苏比拉米G·2020-08-05 11:15
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