SGD随机梯度下降

深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

平方损失函数QuadraticLossFunction交叉熵损失函数Cross-EntropyLossFunctionHinge损失函数HingeLossFunction风险最小化准则优化算法梯度下降法提前停止随机梯度下降法
绝对是谨慎提交的昵称·2020-07-08 06:28

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义

另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic
kinghua23·2020-07-08 05:54

随机梯度下降算法

BP神经网络是神经网络的基础，其中可用随机梯度下降算法来加快更新权值和偏置，但是随机梯度下降算法总是忘记，下面来好好复习一下：⼈们已经研究出很多梯度下降的变化形式，包括⼀些更接近真实模拟球体物理运动的变化形式
你猜_哈哈·2020-07-08 03:16

随机梯度下降（SGD）分类

文章目录一、数据导入1.数据集2.导入数据集3.测试数据集二、准备测试集三、二元分类器四、性能考核1.使用交叉验证测量精度2.混淆矩阵3.精度和召回率4.ROC曲线五、多类别分类器六、错误分析一、数据导入1.数据集MNIST：是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这个数据集被广为使用，因此也被称作是机器学习领域的“HelloWorld”。2.
WarrenChou_·2020-07-08 03:38

机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别

机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别一、MNIST数据集1.MNIST数据集简介2.获取MNIST数据集二、训练一个二分类器1、随机梯度下降（SGD）分类器2、分类器的性能考核1
未见青山老。·2020-07-08 01:31

【概率论面试整理】

转载：https://blog.csdn.net/qian2213762498/article/details/80480888文章目录方差极大似然估计法和机器学习随机梯度下降法概率题[参考1](https
圣托里尼的日落啊~·2020-07-08 00:11

机器学习 深度学习复习要点 面试题（更新中）

梯度下降前向传播和后向传播前向传播反向传播梯度消失和梯度爆炸BatchNormalization随机梯度下降和批量梯度下降用fminunc函数对梯度下降算法进行高级优化除了梯度下降算法以外，还有一些常被用来令代价函数最小的算法
水果先生·2020-07-07 20:02

论文笔记：DnCNNs（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）

二、Introduction批量归一化与小批量SGD结合使用，在一批图像进入卷积层时，先计算其均值和方差，再进行归
不疯魔的菜鸡·2020-07-07 18:56

随机梯度下降算法

随机梯度的下降算法：（类似补偿算法）算法实现如下：packagetideimportscala.collection.mutableobjectSGD{valdata=mutable.HashMap[Int,Int]()defgetdata():mutable.HashMap[Int,Int]={//生成数据集，数据集的大小需要调节观察，寻找数据集大小对迭代的影响for(i(12*i))}data
麦才坚·2020-07-07 16:57

动手写一个神经网络代码（附Backpropagation Algorithm代码分解）

类Network有六个成员函数，其中SGD、update_mini_batch、backprop负责计算每echo的残差、W和b偏导数、W和b的更新。
Kevin_1992·2020-07-07 12:59

Tensorflow(3)-image

->官方API场景：对于训练集，采用SGD训练。每一轮迭代前，对这批图像预处理（随机增强），然后洗牌，开始训练。这个操作，图像预处理可以并行的放在cpu上计算，因此对模型不会带来太多的额外开销。
houzhe_adore·2020-07-07 09:00

机器学习算法（回归）总结与深度解析——模型表达、目标函数、求解算法、正则化、Ridge回归、Lasso回归、Logistic回归、Softmax回归、梯度下降算法

（算法）参数θ的解析式的求解过程最小二乘意义下的参数最优解梯度下降算法目标函数的向量表达：一般步骤梯度方向批量梯度下降SGD随机梯度下降小批量梯度下降参数空间的梯度下降路径早期停止注意标准化线性回归的复杂度惩罚因子
GladyoUcaMe·2020-07-07 08:21

VS2013使用boostregex遭遇无法打开libboost_regex-vc120-mt-sgd-1_62.lib的问题

VS2013使用boostregex遭遇无法打开libboost_regex-vc120-mt-sgd-1_62.lib的问题通过Boost库可以在C++项目中使用正则表达式,配置好环境后链接过程出现”
eagyne·2020-07-07 07:31

LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_filesystem-vc141-mt-sgd-x64-1_72.lib”

libboost_filesystem-vc141-mt-gd-x64-1_72.lib”后来还遇到了：LINK:fatalerrorLNK1104:无法打开文件“libboost_filesystem-vc141-mt-sgd-x64
winka9587·2020-07-07 01:45

神经网络与深度学习系列 - 梯度下降与随机梯度下降

神经网络与深度学习系列文章将作为于MichaelMielsen的《NerualNetworksandDeepLearning》一书的学习笔记，记录要点。这本书内容的开展方式非常棒：以原理为导向，通过攻克一个具体的问题“识别手写数字”，深入浅出的介绍神经网络与深度学习的基本理论。通过本书的学习可以在自己脑海中先构建一套完整的神经网络知识“骨架”，之后再通过其他方面学习将“羽翼”填充起来，逐步学习神经
MrSong007·2020-07-06 23:10

梯度下降（Gradient Decent）与随机梯度下降（Stochastic Gradient Decent）

梯度下降（GradientDecent）主要参考资料：台大李宏毅教授的机器学习课程B站视频与之前我有讲过的EM算法类似，梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是：求得θ⋆=arg min⁡L(θ)\theta^{\star}=\argminL(\theta)θ⋆=argminL(θ)其中θ\thetaθ是待更新的参数，注意这可以包括多个参数，也就是说θ\thetaθ是一个向量，L(θ)L
Code_Tookie·2020-07-06 21:51

keras的零碎笔记

fromkerasimportbackendasKdefmy_loss(y_true,y_pred):returnK.mean((y_pred-y_true),axis=-1)model.compile(loss=my_loss,optimizer='SGD
熊大状·2020-07-06 18:20

Jupyter notebook学习笔记——线性回归、多项式回归

文章目录一、线性回归1.线性模型2.训练线性回归模型3.标准方程4.标准方程的局限性5.梯度下降算法5.1批量梯度下降5.2随机梯度下降5.3小批量梯度下降二、多项式回归1.多项式回归模型2.训练多项式回归模型
WarrenChou_·2020-07-06 18:43

batch size设置技巧 谈谈batchsize参数

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch
zqx951102·2020-07-06 14:58

keras中文文档笔记11——网络配置

损失函数model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd')可用的目标函数mean_squared_error或msemean_absolute_error
zhzhx0318·2020-07-06 13:41

keras XOR 实现

,mergefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layers.coreimportFlatten,Dense,Dropoutdefget_top_model():sgd
zhongkeli·2020-07-06 12:25

DQN(Deep Q Network)论文笔记

使用随机梯度下降方法。从深度学习视角考虑，强化学习面临三方面的挑战，一是需要大量的人工标识训练数据；二是大部分深度学习假定数据采样是独立性的，而强化学习却是面
zephyr_wang·2020-07-06 12:53

机器学习(8): 逻辑回归算法 小结及实验

(costfunction)2.4梯度下降法(1)直观理解(2)梯度下降法——代数法(3)梯度下降的种类2.5线性回归与逻辑回归的区别3实验3.1逻辑回归——批量梯度下降法(BGD)3.2逻辑回归——随机梯度下降法
TechArtisan6·2020-07-06 11:34

Global Sparse Momentum SGD for Pruning Very Deep Neural Networks 论文阅读笔记

GlobalSparseMomentumSGDforPruningVeryDeepNeuralNetworksIntroduction这篇论文来自NIPS19，虽然做的是非结构化的剪枝，但是可以直接迁移到结构化剪枝上去做。这篇paper的方法我觉得是非常简单奏效的，作者提出了将网络中的权重动态地进行分类，在一个batch的训练中，用一阶泰勒展开来判断对一个权重进行剪枝会对最终的输出造成多少影响，对
CrayonShinXmu·2020-07-06 03:47

神经进化：一种不一样的深度学习

神经进化作为人工智能的一个研究领域，试图通过进化算法而非随机梯度下降来设计和构建神经网络。
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:38

最优化算法总结

容易陷入鞍点不适用于高维数据拟牛顿法收敛速度快，不用计算二阶导数，低运算复杂度存储正定矩阵，内存消耗大不适用于高维数据批量梯度下降目标函数为凸函数时，可以找到全局最优值收敛速度慢，需要用到全部数据，内存消耗大不适用于大数据集，不能在线更新模型随机梯度下降避免冗余数据的干扰
NO_OcaNE·2020-07-06 03:29

Keras 损失函数作用及公式

、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一fromkerasimportlossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error,optimizer='sgd
NoOne-csdn·2020-07-06 02:25

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解

/www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降
Devil_65e5·2020-07-06 02:04

keras中的目标函数和优化函数MSE

(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd
wanghua609·2020-07-06 02:05

图解深度学习-梯度下降法优化器可视化(SGD, Momentum,Adam, Adagrad and RMSProp)

图解深度学习-梯度下降法优化器可视化(SGD,Momentum,Adam,AdagradandRMSProp前言定义了4个基本函数机器学习原理原始的梯度下降算法带动量的梯度下降算法带惯性的梯度下降算法Adagrad
王伟王胖胖·2020-07-05 19:03

训练模型

训练模型1.线性回归TheNormalEquation计算复杂度梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降2.多项式回归学习曲线3.线性模型的正则化岭（Ridge）回归Lasso回归弹性网络（ElasticNet
Avada__Kedavra·2020-07-05 18:10

Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （6）

Overviewofmini-batchgradientdescent错误面FullBatchLearning的收敛性问题学习率问题随机梯度下降法2类学习算法基本批梯度下降法各种批梯度下降法中的小技巧权重值初始化中心化输入
ycheng_sjtu·2020-07-05 17:31

PyTorch深度学习模型分布式训练原理(Distributed training of Deep Learning models with PyTorch)

最后，为了提供实践经验，它从理论和实现的角度演示了一种用于训练DL模型的特定分布式算法（即，同步SGD）。什么是分布式计算？分布式计算是指编写程序的方式，该程序使用通过网络连接
jinhuazhe2013·2020-07-05 17:18

PyTorch之前向传播函数forward

堆叠各层和层的设计）；2.数据集输入；3.对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；4.计算loss，由Loss层计算；5.反向传播求梯度；6.根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD
鹊踏枝-码农·2020-07-05 16:50

【连载】深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam

从前面的学习中，带大家一起学会了如何手动搭建神经网络，以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制，而并不是初次接触深度学习就上手框架，虽然对外宣称神经网络是个黑箱机制，但是作为学习者我们极度有必要搞清楚算法在每个环节到底都干了些什么。今天讲的是深度学习的一个大的主题——优化算法。采用何种方式对损失函数进行迭代优化，这是机器学习的一大主题之一，当一个机器学习问
linux那些事·2020-07-05 13:14

[深度学习] 网络参数初始化

网络参数初始化神经网络模型一般依靠随机梯度下降进行模型训练和参数更新，网络的最终性能与收敛得到的最优解直接相关，而收敛结果实际上又很大程度取决于网络参数的最开始的初始化。
四月晴·2020-07-05 12:24

深度学习 - 草稿 - 草稿 - 草稿

8mini-batchsize=m则为批梯度下降进行梯度下降时处理全部的训练样本，如果训练样本的数据量很大，则，进行一次梯度下降要耗费很长时间size=1即为随机梯度下降随机梯度下降每次只处理训练样本中的一个训练数据往往只是朝着局部最优的方向下降
慕拾·2020-07-05 12:16

Recorder︱深度学习小数据集表现、优化（Active Learning）、标注集网络获取

一、深度学习在小数据集的表现深度学习在小数据集情况下获得好效果，可以从两个角度去解决：1、降低偏差，图像平移等操作2、降低方差，dropout、随机梯度下降先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点，来源于
悟乙己·2020-07-05 12:26

ESP32的安信可~环境搭建~项目导入~编译下载_SGD

1、下载以及安装方法，路径不能有中文，可以不用事先安装eclipseC++https://wiki.ai-thinker.com/ai_ide_installIDFPath一定要选对，否则配置命令会出错最后导致无法配置且配置文件被覆盖。导致整个工程的毁坏，不可再用。2、项目导入以及使用，直接看实例4https://wiki.ai-thinker.com/ai_ide_use2.1成功导入项目之后注
sgd985437·2020-07-05 11:27

小白自学机器学习----2. 模型改进思路总结

再整理一下机器模型设计的基本步骤1.分析数据：分析、处理数据2.设计模型：神经模块叠加，激活函数选择3.损失函数：评估模型是否优秀4.优化函数：通过最小化损失函数，调整神经模块中的参数，一般为GD（梯度下降）、SGD
沉迷学习的小龙虾·2020-07-05 06:12

关于SGD随机梯度下降的batch_size参数

随机梯度下降优化模型时的batchsize今天在训练SSD模型的时候，报错，查询显示为GPU显存不足，考虑为batchsize过大造成的（这里设置为64），更改为32解决问题。
你听的到、·2020-07-05 05:31

无法打开文件"libboost_thread-vc141-mt-sgd-1_65_1.lib"

解决方法：win+r打开cmd窗口，进入编译目录，执行bjamstage--toolset=msvc-14.1--stagedir="D:\boost_1_65_1"link=sharedruntime-link=sharedthreading=multidebugreleasebjamstage--toolset=msvc-14.1--stagedir="D:\boost_1_65_1"link
luna不变·2020-07-05 03:33

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking全文翻译

然而,当事先不知道要跟踪的对象时,有必要在线执行随机梯度下降以适应
lonly_girl·2020-07-04 22:27

基于随机梯度下降的SVD原理分享及Python代码实现

传统的SVD方法需要将rating分解成用户向量p和物品向量q，通常大型系统中p和q的维数都比较高，例如电商系统中，用户的维数甚至达到上亿维，进行这样的大矩阵分解还是比较困难的。另外，通常rating中包含大量的缺失值，一般采用平均值等方法来填充，但是这些填充值本身就不一定准确，因此会一定程度上影响后续的矩阵分解结果的准确性。所以一般采用近似的方法来构造用户向量p和物品向量q，常用的方法包括随机梯
liumy601·2020-07-04 22:26

caffe训练过程中的可视化

importmatplotlib.pyplotaspltimportcaffecaffe.set_device(0)caffe.set_mode_gpu()#使用SGDSolver，即随机梯度下降算法solver
leibaojiangjun1·2020-07-04 21:25

[ Keras ] ——基本使用：(5) 训练结果保存(val_loss / val_acc / train_acc) + Tensorboard可视化

(train_set_x,train_set_y,batch_size=256)#或hist=model.fit_generator(gen,batch_size=256)withopen('log_sgd_big
小小的行者·2020-07-04 19:01

Mahout线性回归算法源码分析（1）--实战

article/details/23766523版本：mahout0.9Mahout里面使用逻辑回归（logisticregression）的主要两个类是org.apache.mahout.classifier.sgd.TrainLogistic
hechenghai·2020-07-04 17:39

用pycaffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

importmatplotlib.pyplotasplt#导入"咖啡"importcaffe#设置为gpu模式caffe.set_device(0)caffe.set_mode_gpu()#使用SGDSolver，即随机梯度下降算法
cdw_FstLst·2020-07-04 12:50

错误：caffe.so: undefined symbol: _ZN5boost6python6detail11init_moduleER11PyModuleDefPFvvE解决方法

,inFile"/home/li.guangyao/Programming/caffe/python/caffe/__init__.py",line1,infrom.pycaffeimportNet,SGD
CAU_Ayao·2020-07-04 04:39

谷歌新技术：神经优化器搜索，自动找到可解释的优化方法

例如，随机梯度下降在大多情况下都很有效，但更先进的优化器可能会更快，特别是在训练非常“深”的网络时。然而，由于优化问题的非凸性，为神经网络提供新的优化器十分具有挑战性。
whale52hertz·2020-07-04 03:19
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