SGD随机梯度下降

泛统计理论初探——梯度下降方法简要比较

数据挖掘-简要比较梯度下降方法梯度下降方法初探本文的内容主要是介绍几种简单的梯度下降方法，比如随机梯度下降方法、小批量梯度下降方法，并对它们的优缺点进行比较，梯度下降方法是一种求解凸函数的常见学习方法。
喷火龙与水箭龟·2020-06-25 02:44

深度学习优化函数详解（0）-- 线性回归问题

深度学习优化函数详解系列目录深度学习优化函数详解（0）–线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解
ChasingdreamLY·2020-06-25 02:24

【深度学习基础】梯度下降的优化算法

【深度学习基础】梯度下降的优化算法Mini-batch1.定义2.minibatch的超参3.mini-batchsize的选择4.步骤5.BGD,minibatch,SGD的算法收敛性指数加权平均动量梯度下降法
two_star·2020-06-25 02:26

超参数的选择、格点搜索与交叉验证

常见的超参数有模型（SVM，Softmax，Multi-layerNeuralNetwork,…)，迭代算法（Adam,SGD,…)，学习率（learningrate)(不同的迭代算法还有各种不同的超参数
且行且安~·2020-06-25 00:56

BGD,SGD及MBGD

SGD（随机梯度下降法）随机梯度下降在每次更新的时候，只考虑了一个样本点，这样会大大加快训练数据，也恰好是批梯度下降的缺点，但是有可能由于训练数据的噪声点较多，那么每一次利用噪声点进行更新的过
小知识传送门·2020-06-25 00:01

机器学习之（三）梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

[+][MachineLearning]梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-06-25 00:38

【矩阵分解】优化方法-交替最小二乘ALS(Alternating Least Squares)

需要清楚，这里的ALS是求解的方法，类似SGD，前面的SVD、Funk-SVD等方法，是构造了不同的损失函数。那么损失函数怎么求解得到参数解？ALS可以达到这一目的。
凝眸伏笔·2020-06-24 19:52

NeurIPS'18 | 种群进化随机梯度下降深度神经网络优化算法框架

原文点击↓种群进化随机梯度下降深度神经网络优化算法框架EvolutionaryStochasticGradientDescentforOptimizationofDeepNeuralNetworks.NeurIPS2018
paper_reader·2020-06-24 19:52

第六章 线性回归 学习笔记中

Implement-Gradient-Descent-in-Linear-Regression使用梯度下降法训练封装我们的线性回归算法LinearRegression.py6-5梯度下降的向量化和数据标准化梯度下降法的向量化使用梯度下降法使用梯度下降法前进行数据归一化梯度下降法的优势6-6随机梯度下降法随机梯度下降法在线性回归模型中使用梯度下降法
天人合一moonlight·2020-06-24 15:03

利用CSS3的transition属性模仿鼠标移入闪光灯效果

margin:0auto;border:1pxsolidblack;background:rgba(0,255,0,0.5);margin-top:100px;position:relative;/*#sgd
middlejiang·2020-06-24 14:30

随机梯度下降SGD算法原理和实现

backpropagationbackpropagation解决的核心问题损失函数c与w,b求偏导，(c为cost(w,b))整体来说，分两步1.z=w*a’+b2.a=sigmoid(z)其中，a’表示上一层的输出值，a表示当前该层的输出值1，输入x，正向的更新一遍所有的a值就都有了，2，计算输出层的delta=(y-a)点乘sigmoid(z)函数对z的偏导数3，计算输出层之前层的误差delt
mercies·2020-06-24 14:01

PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD
·2020-06-24 13:20

在pytorch中动态调整优化器的学习率方式

在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。
·2020-06-24 13:46

机器学习中的梯度下降算法（BGD，SGD，MBGD）

则可以将其总结为批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、小批量梯度下降法（MBGD），本文也将从这几个方面进行解释。
m_buddy·2020-06-24 13:13

【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。今天笔者需要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
Game_Tom·2020-06-24 12:39

最优化算法总结

目录总结图片：1、精确求解（公式求解）2数值优化算法2.1梯度下降法2.1.1动量项2.1.2自适应学习率法AdaGradRMSPropAdaDeltaAdam随机梯度下降2.2牛顿法3分治法3.1坐标下降法
大羚羊·2020-06-24 11:25

优化算法总结

.*_*.1.梯度下降算法(GradientDescent)梯度下降法可以参考我另一篇文章机器学习-线性回归里的讲解,这里就不在重复叙述.这里需要强调一下,深度学习里常用的SGD,翻译过来是随机梯度下降
hiyoung·2020-06-24 10:00

机器学习2020.5.13上课笔记

随机梯度下降:随机的选择一组数据参与运算，噪声敏感或更新太慢。批梯度下降：随机的选取M（M
bulingbuling的小狮子·2020-06-24 08:20

【Deep Learning 】深度模型中的优化问题（一）SGD

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的SGD方法。主要参考DeepLearning一书。以下节选自个人深度学习笔记。内容整合来源于网络与个人理解。
Lindsay.Lu丶·2020-06-24 07:49

深度学习:基于梯度下降不同优化算法的比较总结

SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。
generalAI·2020-06-24 06:19

机器学习之优化算法（二）之梯度下降及收敛性分析

从梯度下降（GD）后，20世纪50年代，各种一阶算法井喷，其中SGD也是这个时候的产物。对算法的分析可以分为一阶的还是二阶的，对偶的还是非对偶的，确定的还是随机的。
deardao·2020-06-24 04:05

机器学习笔记（10）——逻辑回归算法优化之随机梯度下降法

1.随机梯度下降还记得参数θ的迭代公式吗：可以看出，每次迭代更新参数θ都需要遍历整个数据集，计算复杂度取决于样本的个数和样本的特征值数，真实情况下，往往样本数不只100个，特征值也不只2个，那么计算的复杂度会相
赵赵赵颖·2020-06-24 03:10

一文告诉你Adam、AdamW、Amsgrad区别和联系 重点

**序言：**Adam自2014年出现之后，一直是受人追捧的参数训练神器，但最近越来越多的文章指出：Adam存在很多问题，效果甚至没有简单的SGD+Momentum好。
kyle1314608·2020-06-24 01:13

Spark-MLlib实例——逻辑回归

1、垃圾邮件分类，使用Spark-MLlib中的两个函数：1）HashingTF：从文本数据构建词频（termfrequency）特征向量2）LogisticRegressionWithSGD：使用随机梯度下降法
kwu_ganymede·2020-06-24 01:54

斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n） 笔记 第三课 词向量（2）

一、word2vec1、回顾：skip-gramsword2vec的主要步骤是遍历整个语料库，利用每个窗口的中心词来预测上下文的单词，然后对每个这样的窗口利用SGD来进行参数的更新。
sansheng su·2020-06-24 01:35

梯度下降法的三种解释（BGD,SGD,MBGD).

在很多介绍梯度下降的书籍里，我们看到这样的几个英文单词缩写，BGD，SGD，MBGD。也就是批量梯度下降法BGD，随机梯度下降法SGD，小批量梯度下降法MBGD。
kevin_123c·2020-06-24 00:45

线性回归算法

本文总结了线性回归算法里用到的一些微积分知识，接着根据最小均方差推导出梯度下降算法以及优化后的随机梯度下降算法。
kamidox·2020-06-24 00:02

3.2 tensorflow实现softmax regression识别手写数字

将可以判定为某类的特征相加，将这些特征转化为判定是这一类的概率；lossfunction:cross-entropy用来判断模型对真实概率分布估计的准确程度；其中y为预测的概率分布，y’是真实的概率分布；优化算法：SGD
小小白在路上·2020-06-23 22:37

梯度下降及BP算法详细推导

随着深度学习的火热，人们在惊呼其效果之外，对其表现出如此效果的内在原理却知之甚少，为此，本文基于自己在之前课堂上学习到的知识对其内部工作情况做一个较为详细的介绍，考虑到目前主流深度学习还是基于随机梯度下降及
jack_jmsking·2020-06-23 20:00

在自定义宝可梦数据集上使用resnet18网络

目录结构trainvalidationtest一般来说现在都是用Adam这个优化器，这个优化器算是性能最好的SGD不能优化的，Adam都能很好的优化如果没有特别的要求一般来说都是用Adam这个优化器train.pyimporttorchfromtorchimportoptim
hxxjxw·2020-06-23 17:16

吴恩达深度学习——优化算法

1、mini-batch梯度下降法：mini-batchsize=m，就是我们平常用的梯度下降，即batch梯度下降mini-batchsize=1，则为随机梯度下降：每次迭代，只对一个样本进行梯度下降
One__Coder·2020-06-23 10:15

2017 LARS:LARGE BATCH TRAINING OF CONVOLUTIONAL NETWORKS (训练大Batch的卷积神经网络)

下面，让我们开始~1.摘要(Abstract)加速训练大规模CNN的场景策略是分布式训练（即加多计算节点）.由于data-parallel的SGD的使用和计算节点的增大（成百上
sooner高·2020-06-23 09:05

常用的回归模型及其代码实现

常用的回归模型及其代码实现-线性回归线性回归（LinearRegression)线性回归的特点：线性回归的代码实现成本函数（CostFunction）梯度下降（SGD）代码实现——使用sklearn的线性回归模型波士顿房价预测
福气娃娃·2020-06-23 09:23

各种基于梯度的优化算法 「总结」

1.StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降法随机梯度下降法非常简单，公式就是θi+1=θi−η∇L(θ)\theta_{i+1}=\theta_i-\eta\nablaL
江南蜡笔小新·2020-06-23 09:40

梯度下降算法---Gradient Descent

−y)2===>θj:=θj+α∑mi=1(y(j)−hθx(i))x(i)j—–批量梯度下降(BGDBatchGradientDescent)θj:=θj+α(y(j)−hθx(i))x(i)j——随机梯度下降
freenl·2020-06-23 08:27

从LR损失函数优化学习梯度下降

不能再小时停止梯度下降法的最大问题就是会陷入局部最优，并且每次在对当前样本计算cost的时候都需要去遍历全部样本才能得到cost值，这样计算速度就会慢很多（虽然在计算的时候可以转为矩阵乘法去更新整个ω值）随机梯度下降法现在好多框架
痘痘有糖·2020-06-23 07:46

吴恩达作业7：梯度下降优化算法

先说说BatchGD用整个训练样本进行训练得出损失值，SGD是只用一个训练样本训练就得出损失值，GD导致训练慢，SGD导致收敛到最小值不平滑，故引入Mini-batchGD，选取部分样本进行训练得出损失值
DL_fan·2020-06-23 07:06

机器学习面试第2弹 交叉熵损失vs.平方损失+ 合页损失函数HingleLoss+ 梯度下降函数的比较GD，SGD,Momentum，Adam

1.为什么要用交叉熵损失代替平方损失为什么不用二次方代价函数权值和偏置的偏导数为求导过程偏导数受激活函数的导数影响，sigmoid函数导数在输出接近0和1时非常小，会导致一些实例在刚开始训练时学习得非常慢。为什么要用交叉熵求导结果这个梯度公式与激活函数对z的偏导数无关，只与激活函数作用于z后的输出与期望的输出y有关，从这个梯度公式可以看出输出和期待的输出相差越大，梯度就越大，因此学习速率就会加快。
Hust_Shine·2020-06-23 06:40

梯度下降 BGD,SGD,MBGD

梯度下降：引入：当我们得到一个目标函数之后要对其进行求解。常规套路就是，交给机器一堆数据，并告诉他什么样的学习方式（目标函数），然后让他朝着这个方向去做。优化：需要一步一步的完成迭代。目标函数：我们的目标就是找到θ0和θ1，是的目标函数的值尽可能的小。如何找到目标函数的最小值：1.找到当前最适合的方向2.一小步地走3.按照方向和步伐去更新我们的参数。梯度下降算法有哪些：1.批量梯度下降（BGD）：
donkey_1993·2020-06-23 05:54

keras 损失函数汇总

目标函数objectives目标函数，或称损失函数，是编译一个模型必须的两个参数之一：model.compile(loss=’mean_squared_error’,optimizer=’sgd’)可以通过传递预定义目标函数名字指定目标函数
data_scientist·2020-06-23 03:33

梯度下降

1.批量梯度下降缺点：当m很大时，计算量非常大，耗时1.随机梯度下降（一般情况下不会完全收敛，只是接近全局最小）判断是否收敛？以及什么时候调整学习率的值？
淘气淘的宝宝·2020-06-23 00:42

算法岗常见面试题

3.批梯度下降、随机梯度下降和mini-batch梯度下降的区别？4.CNN里有哪些常见的梯度下降方法？5.池化层是怎样进行反向传播的？6.深度学习不适合哪些应用场景？
csdn_jiayu·2020-06-23 00:41

梯度下降法，共轭梯度下降法，随机梯度下降法

梯度下降法，共轭梯度下降法，随机梯度下降法Postedon2015-11-18|Inmath|在机器学习领域，优化方法一直是一个很重要的领域，最常见的就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题
comeonow·2020-06-22 23:27

梯度下降算法SGD

梯度，是一个数学概念，自然有其严格的数学定义。简单说就是，梯度就是函数在该点处沿着该方向变化最快。因此，梯度是一个向量场。沿着正梯度就可以找到最大值，所谓的梯度上升。沿着负梯度就可以找到最小值，所谓的梯度下降。两者其本质都是一样的。简单公式推导如下：由此可以得到权值更新为（没有引入学习率）：程序具体实现过程：原始数据为A=（M*N）阶矩阵标签为B=（M*1）初始权重为W=（N*1）梯度h=sigm
UCASer_0·2020-06-22 21:58

神经网络中的批量归一化Batch Normalization(BN)原理总结

在使用随机梯度下降法来训练神经网络时，每次参数更新都会导致网络中每层的输入分布发生变化。越是深层的神经网络，其输入的分布会改变的越明显。
CurryCoder·2020-06-22 20:50

线性回归——梯度下降法

本部分从线性回归模型出发，以最小乘为评价准则，介绍梯度下降算法：批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)，随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD
ccilery·2020-06-22 20:19

keras中的loss、optimizer、metrics用法

，经常需要指定三个参数lossoptimizermetrics这三个参数有两类选择：使用字符串使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数例如：sgd
·2020-06-22 18:46

卷积神经网络的调参技巧1

卷积神经网络的调参技巧1方法：一、更多的优化算法二、激活函数三、网络的初始化四、批归一化五、数据增强六、采用更多的调参技巧1随机梯度下降问题：1.局部极值2.鞍点saddlepoint问题（动量梯度下降可以在一定程度上缓解以上的问题
bingbing0607·2020-06-22 18:12

神经网络-SGD-2

接上节：3、梯度（gradient）：defnumerical_gradient(f,x):h=1e-5grad=np.zeros_like(x)forindex_xinrange(x.size):tmp=x[index_x]x[index_x]=tmp+hfxh1=f(x)x[index_x]=tmp-hfxh2=f(x)grad[idx]=(fxh1-fxh2)/(2*h)x[index_x]
aoshang6026·2020-06-22 14:03

强化学习第2课：强化学习，监督式学习，非监督式学习的区别

这对于使用SGD等算法，需要对数据进行采样时非常重要。而在强化学习中却没有这些假设条件：我们没有数据集，但是我们有一个系统，可以从中取样数据。我们也没有想要得到的结果标签，因为没有专家告诉我们要
Alice熹爱学习·2020-06-22 13:29
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