SGD随机梯度下降第54页

测试集与训练集

泛化大家都希望训练集后获得的模样能够识别出从未见过的样本，这种能力就是泛化能力，所以测试集不会参与模型的训练，而是特意特意留出来以测试模型的泛化性能，模型的参数是由训练数据自动调整的，而超参数指不被学习算法覆盖的参数，比如神经网络中的学习率，随机梯度下降算法中的

sunnylxs·2020-03-06 12:24

Nesterov牛顿动量法

4.在GD下，Nesterov将误差收敛从O（1/k），改进到O(1/k^2)5.然而在SGD下，Nesterov并没有任何改进具体算法如下所示：这里写图片描述

苟且偷生小屁屁·2020-03-05 13:47

16.算法选择

Scikit官方图简单看一下（点击看大图）四大类解决方案分类回归聚类降维预测结果是一个类别，且现在有已标记数据的情况对于大量数据（10w+），在线学习1.1利用SGD（stochasticgradientdescent

袁一帆·2020-03-05 02:47

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）

系数比之前多了一个分母m批量梯度下降法，同上一篇方法，下面看随机梯度法，随机梯度通过一个样本更新所有w，类似笔记一importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-data

14142135623731·2020-03-03 08:57

GD vs SGD

##GDsmallnumberofmodelupdatesaccurateeachepochmaybeexpensiveeasytoparallelize##SGDRequireslotsofmodelupdatesNotasaccurate,butoftengoodenoughAlogofprogressinonepassforbigdataNottrivialtoparallelize

王佐_机器学习·2020-03-02 08:29

11 回归算法 - BGD、SGD、MBGD梯度下降

===名词解释===BGD：批量-梯度下降算法SGD：随机-梯度下降算法MBGD：小批量-梯度下降算法===批量梯度下降算法BGD===在上一章10回归算法-梯度下降中讲述的梯度下降算法是针对某一个样本进行的

白尔摩斯·2020-03-01 20:12

【2019-01-05】梯度下降、随机梯度下降、批处理

随机梯度下降法（Stochasticgradientdescent）：每次迭代使用一组样本，从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及

BigBigFlower·2020-02-29 12:07

pytorch学习之优化

old_lr=0.1optimizer=optim.SGD([{'params':net.features.parameters()},{'pa

zhaoxin94·2020-02-27 07:17

98号＃百日生涯营＃Day1＃作业与习惯打卡

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD/$1USD吧！

悦_行·2020-02-26 10:26

连载 | 机器学习基石 Lec11：随机梯度下降&多分类

距离Lec10更新已经过去三个半月了，漫长的考试与寒假……囧！今天终于鼓起勇气继续写下去，正好这学期有《统计学习方法》课程，结合着回顾一下。按照惯例，开头是对上一节做出总结，由于时间久远，就算了……吧。不过还是有一点其他东西想讲一讲。上周刚刚上了第一节统计学习方法课，基本是在宏观上介绍概念，很多名词和基石课叫法不一样，听起来怪怪的，但思想基本一样，有时候一下子联想不到基石中讲过的具体的知识点，所以

青禾ws·2020-02-26 07:37

02 SVM - 拉格朗日乘子法

01SVM-概述自变量无约束的求极值方法-梯度下降法10回归算法-梯度下降在线性回归中的应用11回归算法-BGD、SGD、MBGD梯度下降12回归算法-手写梯度下降代码梯度下降法(GradientDescent

白尔摩斯·2020-02-26 01:56

Keras深度学习框架之损失函数

model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd')或fromkerasimportlossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error

云山之巅·2020-02-25 16:00

python梯度下降算法的实现

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法，支持y=Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法(bs=1

epleone·2020-02-24 16:46

神经网络超参数选择

1.学习率1.1是什么深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如Adam、RMSProp、Adagrad等等。这些算法都需要你设置学习率。

大脸猫猫脸大·2020-02-21 03:52

机器学习（ML）十五之梯度下降和随机梯度下降

梯度下降和随机梯度下降梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。

Jaww·2020-02-20 17:00

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

例子：optimizer=optim.SGD(model.parameter

tsq292978891·2020-02-20 13:39

L20 梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降

airfoil4755下载链接：https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA提取码：dwjq梯度下降（Boyd&Vandenberghe,2004）%matplotlibinlineimportnumpyasnpimporttorchimporttimefromtorchimportnn,optimimportmathimportsyssys.pa

rainman999·2020-02-18 09:00

动手学深度学习PyTorch版-Task01/Task02

它在评估索引为的样本误差的表达式为优化函数-随机梯度下降定义优化函数在这里优化函数使用的是小批量随机梯度下降：defsgd(params,lr,batch_size):forparaminparams:

Naruto_WY·2020-02-18 09:05

多层神经网络，从零开始——（九）、优化函数

常用的优化算法有：随机梯度下降、带动量的随机梯度下降、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法，其中Adam算法结合了RMSProp和动量，一种鲁棒性非常好的方法。

忆霜晨·2020-02-18 08:38

《深度学习：基于python理论与实现》读后笔记整理

实现方法和步骤：该方法称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），由于取样，利用mini-batch，在训练数据中取样，数量过多，可以采用批量化随机抽取，其中以下使用的方法有平均化

Alexin_lza·2020-02-15 00:49

2.14第一次课

一、线性回归（预测连续集）基本因素：1.模型2.数据集：这个数据上面寻找模型参数来使模型的预测价格与真实价格的误差最小3.损失函数（衡量价格预测值与真实值之间的误差）：4.优化函数-随机梯度下降：a)先选取一组模型参数的初始值

f7a6b9b7df75·2020-02-14 21:57

《动手学深度学习》戴口罩的胡萝卜组 - 户建坤第一次打卡 (线性, Softmax, 多层感知机, 文本预处理, 语言模型, RNN)

均方差叫MSE,meansquarederror,RMSE,MAE3.随机梯度下降一个小的启发,如果trainingset的batc

ruclion·2020-02-14 21:03

动手学深度学习-01打卡

线性回归主要内容包括：1.线性回归的基本要素2.线性回归模型从零开始的实现3.线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归基本要素模型：线性回归模型数据集：包括训练集/测试集，标签，特征损失函数：损失函数优化函数（随机梯度下降

一技破万法·2020-02-14 21:55

《动手学深度学习》系列笔记——1.1 线性回归

目录线性回归的基本要素模型数据集损失函数优化函数-随机梯度下降线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现新冠肺炎疫情蔓延之际，广大人民群众老实待在家就是做贡献！

kaifeng_guan·2020-02-14 18:00

《neural network and deep learning》题解——ch03 其他技术（momentun，tanh）

问题二增加基于momentum的随机梯度下降到network2.py中。增加b_velocity和w_velocitydefdefaul

小爷Souljoy·2020-02-14 18:44

动手学深度学习笔记1线性回归

线性回归、softmax与多层感知机一、线性回归1.线性模型：2.损失函数第一个是单样本的损失，第二个是多样本的损失3.优化函数-SGD：常用的是小批量随机梯度下降：优化函数的两个步骤：(i)初始化模型参数

programer_cao·2020-02-14 17:51

2015-7-3 收集资料

【论文:基于在线学习自适应采样的加速随机梯度下降(AW-SGD)】《AcceleratingStochasticGradientDescentviaOnlineLearningtoSample》GBouchard

hzyido·2020-02-13 19:31

权重初始化的几个方法

计算每一层的Z和A，最后一层用sigmoid,softmax或linearfunction等作用A得到预测值Y计算损失，衡量预测值与实际值之间的差距反向传播，来计算损失函数对W,b的梯度dW，db，然后通过随机梯度下降等算法来进行梯度更新

不会停的蜗牛·2020-02-12 04:24

Reservoir Computing论文学习

目录背景：RC优势：储备池计算主要理论组成：ESNS数学模型结构表示状态方程和输出方程计算过程储备池的优化GA；使用进化算法对参数进行优化；基于随机梯度下降法的储备池参数优化参考文章：ReservoirComputing

nupt想象之中·2020-02-10 17:00

How does mini-batch size affect the performance of SGD?

一、概述本文记录了自己探究batchSize,lr以及Performance之间关系这一问题时做的笔记，组织比较无序。第二、三部分为当时的问题和解答。第四部分为两篇论文的笔记。最后一部分给出了探究结果的其实——训练神经网络时和batchSize以及lr相关的trick。顺便说下，本文一些重要的参考文献是Quora,reddit等国外高质量论坛的帖子。如果你需要访问，务必小心，因为有一定几率

吃远·2020-02-10 04:00

机器学习之梯度下降

矩阵求逆的代价会越来越大(时间/空间),而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度.所以本章我们一起来学习求解多元线性回归最常用的,也是后边可能会讲的深度学习最常用的求解办法:梯度下降与随机梯度下降

今晨er·2020-02-09 15:48

cs231n课程笔记：神经网络(三)

，禁止转载本文内容列表：1梯度检查2合理性（Sanity）检查3检查学习过程3.1损失函数3.2训练集与验证集准确率3.3权重：更新比例3.4每层的激活数据与梯度分布3.5可视化4参数更新4.1一阶（随机梯度下降

spectre_hola·2020-02-08 14:39

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是：它的梯度路线为：但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。

zenRRan·2020-02-07 12:09

实现一个神经网络模型

因为使用的是SGD方法所以还是比较经典的一个神经网络，我们之后会对它进行升级改造

Vector_Wan·2020-02-07 06:53

汉语-词语-本源：百科

1.返回顶部1、中文名：本源外文名：origin;source定义：事物的根源，起源，黑同义词：本原，黑五笔输入：本sgd源idri笔画：十八画注音：ㄅㄣˇㄧㄨㄢˊ目录1拼音2引证详解3哲学“本源”拼音

storebook·2020-02-06 20:00

Pytorch的优化器总结

PyTorch学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器：https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/88988420Pytorch中常用的四种优化器SGD

ForCLovC·2020-02-06 17:50

pytorch包介绍

torch.optim里面包含一些优化函数，比如的SGD（随机梯度下降)、Adamtorch.utils里面包含一些对数据集的处理方

机器学习笔记·2020-02-01 19:36

机器学习-TensorFlow应用之 binned features, Cross features和optimizer

第二个是简单的介绍一下常用的几个Optimizer之间的区别，例如SGD,Adagrad,Adam等等。这里主要是对前面一节的内容的一个小补充。其实关于feature的处理，我在前面已经用了很长一段

HappyPuppy·2020-01-30 23:00

机器学习（优化算法一）——梯度下降

对于机器学习，经常提及的就是批量梯度下降、随机梯度下降，以及两者结合的小批量梯度下降。在深度学习中，常用的还有梯度下降的一些变种，像Adam、AdaGrad……这里只说最基本的三种。

张连海·2020-01-29 16:06

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。解决方法(归一化操作)：

CurryCoder·2020-01-11 19:39

深度学习优化理论综述——Optimization for deep learning: theory and algorithms

合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化

微笑sun·2020-01-09 20:00

Hulu面试题(三)

https://mp.weixin.qq.com/s/BuHiG9FjX-OiSNWx3KquQQ17.随机梯度下降算法之经典变种场景描述提到DeepLearning中的优化方法，人们都会想到StochasticGradientDescent

_龙雀·2020-01-07 16:19

pytorch源码：Python层

代码示意：定义网络结构；使用SGD优化；迭代一次，随机初始化三个样例，每个样例四维特征，target分别为1,0,1；前向传播

zqh_zy·2020-01-07 12:15

Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

_solver=torch.optim.SGD(#self._net.parameters(),lr=self._o

陈军2号·2020-01-06 09:20

Batch Size, iteration, epoch的区别

在深度学习中，一般采用SGD训练，就是每次训练只取batch-size大小的样本进行训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次（3）epoch：1个epoch

叨逼叨小马甲·2020-01-06 06:26

Mini-batch Stochastic Gradient Descent

实现一个基于SGD学习算法的神经网络，使用BP算法计算梯度。

朱小虎XiaohuZhu·2020-01-06 00:36

随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

BGD(Batchgradientdescent)批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本（样本量小)Mold一直在更新SGD（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一组样本

末日搭车指南·2020-01-05 22:00

神经网络优化算法的选择

SGD：随机梯度下降SGD+Momentum:基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化）SGD+Nesterov+Momentum：基于动量，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化）

小知识传送门·2020-01-05 17:29

Momentum，RMSprop，Adam算法

1Mini-batch梯度下降Mini-batch梯度下降迭代过程Mini-batch解决了批量梯度下降单次迭代样本多，速度慢的问题，也解决了随机梯度下降不稳定的问题，能够相对更快更好地收敛。

冯凯onmyway·2020-01-04 16:04

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

stochastic，minibatch梯度下降的比较如何选择minibatch的参数batchsize呢在TensorFlow中应用举例之前写过一篇文章：如何选择优化器optimizer里面对BGD，SGD

不会停的蜗牛·2020-01-02 14:13

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