SGD随机梯度下降

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:57

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:57

【Tensorflow2.1】

__)deffun(x1,x2):return8*x1+6*x2lr=0.01x1=tf.Variable(1.0)x2=tf.Variable(1.0)op=tf.keras.optimizers.SGD
mlyubin·2020-08-01 05:49

各种最优化方法比较

有批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)两种变种。批量梯度下降法：最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小，但是对于大规模样本问题效率低下。
SCAU_Jimmy·2020-08-01 01:20

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
忽逢桃林·2020-07-31 22:00

CNN RNN 杂想

但是，只取一个的时候，SGD，随机性有时会很大，难以收敛CNN，多少个outputchan
lightty·2020-07-31 19:15

简述动量Momentum梯度下降

在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的：W=W-αdWb=b-αdb其中α是学习率，dW、db是costfunction对w和b的偏导数。
加勒比海鲜王·2020-07-31 16:17

30-candy-百日营-D1

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD吧！
candy楠·2020-07-31 15:32

推荐系统surprise库教程

的功能示例使用内置的数据集+交叉验证不使用交叉验证，只把数据集分割一次使用自己的数据集、不使用测试集自行指定训练集和测试集内置算法和参数设置NormalPredictor算法示例代码Baseline算法ALS示例代码SGD
百载文枢江左·2020-07-30 21:02

DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略

DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略目录GD算法的简介GD/SGD算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介
一个处女座的程序猿·2020-07-30 20:54

Pytorch学习笔记08----优化器算法Optimizer详解（SGD、Adam）

1.优化器算法简述首先来看一下梯度下降最常见的三种变形BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个trade－off，即参数更新的准确率和运行时间
雨后观山色·2020-07-30 16:00

11组-Deep Residual Learning for Image Recognition

但是目前也已经通过标准化输入（NormalizedInitialization）以及中间层标准化（BatchNormalization），采用随机梯度下降解决了该问题。虽然解决了梯度消失或爆炸的问
lwxiaolei·2020-07-30 13:10

随机梯度下降法

一、误差准则函数与随机梯度下降：数学一点将就是，对于给定的一个点集（X，Y），找到一条曲线或者曲面，对其进行拟合之。同时称X中的变量为特征（Feature)，Y值为预测值。
牧野之歌·2020-07-30 07:40

【神经网络和深度学习】笔记 - 第三章 如何提高神经网络学习算法的效果

数字分类上使用交叉熵损失函数1.3交叉熵的意义以及来历1.4Softmax2.过拟合和正则化2.1过拟合2.2正则化2.3为什么正则化可以减轻过拟合问题2.4正则化的其它方法3.参数初始化4.其它方法4.1随机梯度下降算法的改进
weixin_30627381·2020-07-30 02:28

pytorch里面的Optimizer和optimizer.step()用法

参考官方文档链接当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters
wang xiang·2020-07-29 23:58

NLP语言模型素材（来自网）

我们知道目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后通过BP算法利用例如SGD这样的优化算法去优化模型参数。
数据智能谷·2020-07-29 16:38

【深度强化学习】DQN：深度Q网络

文章目录前言第六章DQN表格化的Q-learningDeepQ-learning和环境的交互SGD优化步骤间的相关性总结：规范的DQN流程用DQN方法，解决Pong游戏对Gym游戏的装饰DQN模型代码经验池
B417科研笔记·2020-07-29 07:09

各优化算法的优缺点整理

对于足够大的数据集，SGD可能会在处理整个训练集之前就收敛到最终测试机误差的某个容错范围内。缺点：选择合适的learningrate比较困难，若设置过大，学习曲
Icevivina·2020-07-29 03:34

caffe 训练笔记总结

Lastmodifieddate:2019-03-012优化器caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:“SGD”),AdaDelta(type:“
守枫竹清·2020-07-29 01:23

用三维Demo看懂各种优化算法，还有C++程序员福音

晓查发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI机器学习里的优化算法很多，比如SGD、Adam、AdaGrad、AdaDelta等等，光是它们的迭代公式就已经够让人头疼。
量子位·2020-07-29 01:49

普通最小二乘法

文章目录理论正规方程梯度下降法Python实现正规方程梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降理论一般标记：mmm代表训练集中实例的数量xxx代表特征/输入变量yyy代表目标变量/输出变量(x,
数据科学家修炼之道·2020-07-29 00:41

梯度下降算法小结

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms读后笔记.梯度下降算法变种算法概览最经典的梯度下降算法有:1.梯度下降(Batchgradientdescent)2.随机梯度下降
Vanguard-xf·2020-07-29 00:40

python 多进程执行任务

python多进程执行任务最近在写分布式优化,想要实现简单的并行程序,实现ParameterServer结构的一类sgd算法看他们收敛性.并行可以充分利用CPU/GPU资源,加快训练.对于一些简单的任务却有多个
Vanguard-xf·2020-07-29 00:09

SparseNN中的优化

正则化全连接层和稀疏参数随机梯度下降优化器使用小批量样本来更新全连接层和稀疏参数。给定一个小批量的例子
人工智能遇见磐创·2020-07-28 23:34

随机梯度下降算法

目录：1.简介梯度下降法2.随机梯度下降3.随机梯度下降的问题与挑战4.随机梯度下降的优化算法（主要内容）梯度下降算法的困难之处：1.梯度的计算在机器学习和统计参数估计问题中目标函数经常是求和函数的形式
公子若·2020-07-28 20:10

梯度下降算法

一、梯度下降梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面关于这两种方法进行讲解。
Shaing_Saying·2020-07-28 20:11

卷积神经网络分类与回归任务的应用简介

分类时，softmax计算loss，随机梯度下降SGD反向传播更新参数。测试时同时得到分类得分
weixin_30892037·2020-07-28 17:18

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

DNN能有效提升模型的丰富度，但却需要在线SGD调整网络参数，限制了速度。本文提出一种基于全卷积孪生网络的基本追踪算法模型，能够已超实时的帧率达到目前最高的精度。
WorldHellooo·2020-07-28 14:44

caffe code 理解-solver.cpp&&sgd_solver.cpp

Solver的流程：•1.设计好需要优化的对象，以及用于学习的训练网络和用于评估的测试网络。•2.通过forward和backward迭代的进行优化来更新参数•3.定期的评价测试网络•4.在优化过程中显示模型和solver的状态•每一步迭代的过程（体现在solvers文件夹中）•1.通过forward计算网络的输出和loss•2.通过backward计算网络的梯度•3.根据solver方法，利用梯
MultiMediaGroup_USTC·2020-07-28 14:35

【机器学习】PyTorch如何选择最优初始学习率

1.什么是学习率目前深度学习优化的基本思想是梯度下降法，已经有很多优秀的且模块化的梯度下降算法可以直接使用，比如最常用的SGD、Adam和RMSProp等，所有这些算法都要求使用者设定学习率，因为每个特殊的问题都有一个不同的最优学习
开始奋斗的胖子·2020-07-28 14:03

RELU

优点1：Krizhevskyetal.发现使用ReLU得到的SGD的收敛速度会比sigmoid/tanh快很多(如上图右)。
Ein027·2020-07-28 13:56

参数优化

常见的优化器SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adam梯度下降的原理：θn+1=θn−η▽θJ(θ)其
白玉杰·2020-07-28 08:21

介绍一下深度学习网络，如何工作的，有哪些参数，结果如何优化（实际上想问哪些优化器），参数如何初始化，平时如何调参，调哪些参数

常见的优化器SGD、BGD、MBG
白玉杰·2020-07-28 08:21

Digit Recognizer

随机梯度下降（SGD）为了加速训练过程，可以使用随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent），这个算
Fight_Bro·2020-07-28 07:55

relu函数的优缺点

优点：SGD算法的收敛速度比sigmoid和tanh快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题）计算复杂度低，不需要进行指数运算；适合用于后向传播。
alanjia163·2020-07-28 07:47

初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）

看了一下前一篇是半个月前了~过了个年生了个病就发现摊久了就真的成为惰性很舒服了…今早不想看教资的时候就去校正了一下论文看到随机梯度下降算法那就再来记录一下也算是假期最后一更啦接下来要等9号考完试再更辣！
李_颖Biscuit·2020-07-28 06:40

Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning

虽然随机梯度下降法（SGD）通常
_天明_·2020-07-28 06:58

各种优化算法及其优缺点？

1）梯度下降：每次使用全部数据集进行训练优点：得到的是最优解缺点：运行速度慢，内存可能不够2）随机梯度下降SGM在随机梯度下降法中每次仅根据一个样本对模型中的参数进行调整优点：可以一定程度上解决局部最优解的问题缺点
Rnan-prince·2020-07-28 05:02

Coding and Paper Letter（十六）

whiteboxwhiteboxtools2.R语言包sgd，大规模随机梯度下降法实现。sgd3.亚马逊云（AWS）上的无服务器地图瓦片。
G小调的Qing歌·2020-07-28 00:27

[ Keras ] ——知识基础：(3) 优化方法

一、SGD1、学习率在训练过程中自动下降方法。
小小的行者·2020-07-28 00:05

【神经网络和深度学习-开发案例】第四章 神经网络如何对数字进行分类

【神经网络和深度学习】第四章神经网络如何对数字进行分类案例：使用神经网络识别手写数字好了，让我们来写一个程序，学习如何识别手写的数字，使用随机梯度下降和MNIST的训练数据。
睿客杨·2020-07-27 23:47

SparseNN中的优化

正则化全连接层和稀疏参数随机梯度下降优化器使用小批量样本来更新全连接层和稀疏参数。给定一个小批量的例子
人工智能遇见磐创·2020-07-27 20:00

SparseNN中的优化

正则化全连接层和稀疏参数随机梯度下降优化器使用小批量样本来更新全连接层和稀疏参数。给定一个小批量的例子
人工智能遇见磐创·2020-07-27 20:00

北大TensorFlow2_笔记

优化参数:训练网络获取最佳参数（反传）应用网络:将网络封装为模型，输入未曾见过的新数据输出分类或预测结果（前传）第二讲:神经网络的优化方法掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用用Python语言写出SGD
ManRock·2020-07-22 23:29

梯度下降法

梯度下降法主要分为三种，梯度下降法随机梯度下降小批量梯度下降下面分别来介绍一下，这样更加有助于理解它们之间的联系。
胖墩哥·2020-07-20 19:00

Alink漫谈(十二) ：在线学习算法FTRL 之 整体设计

Alink漫谈(十二)：在线学习算法FTRL之整体设计目录Alink漫谈(十二)：在线学习算法FTRL之整体设计0x00摘要0x01概念1.1逻辑回归1.1.1推导过程1.1.2求解1.1.3随机梯度下降
罗西的思考·2020-07-16 21:00

tensorflow Optimizers

tensorflow这里提供的GDO也相当于是SGD。classtf.train.AdadeltaOptimizer训练初中期，加速效果不错，很快训练后期，反复在局部最小值附近抖动这个函数低版本好像
Persistently·2020-07-16 06:20

深度学习和计算机视觉的一些思考和总结

对深度学习训练的一些基本知识有了初步的印象，随机梯度下降，epoch，同步训练
百科全书学派·2020-07-16 02:47

10种主要的统计学习方法总结

《统计学习方法》笔记1.感知机适用问题：二分类问题模型特点：分离超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分类点到超平面距离学习的损失函数：误分类点到超平面距离学习算法：随机梯度下降法2.k近邻适用问题
elma_tww·2020-07-15 22:11

pyTorch动手深度学习（线性回归、Softmax与分类模型、多层感知机）

1.线性回归：知识点：平方损失函数（用来评估评为i的样本误差)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。
circle_yy·2020-07-15 22:14
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