SGD随机梯度下降

深度模型中的优化挑战

病态体现在随机梯度下降会‘‘卡’’在某些情况，此时即使很小的更新步长也会增加代价函数。
顾北向南·2020-01-01 09:58

TensorFlow入门7 -- 鸢尾(Iris)花分类，评估模型

例如，SGD的批次规
LabVIEW_Python·2019-12-31 20:51

机器学习（2）之回归算法

对数似然函数目标函数/损失函数常用的其他损失函数局部加权回归-损失函数线性回归的过拟合Ridge回归(岭回归)LASSO回归ElasitcNet算法(弹性网络算法)梯度下降算法批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法
天涯未抵·2019-12-31 11:00

Logistic回归(Logistic Regression)算法笔记(二)-scikit learn

本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~
keepStriving·2019-12-30 16:40

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。
AiTechYun·2019-12-30 12:45

Caffe源码-几种优化算法

SGD简介caffe中的SGDSolver类中实现了带动量的梯度下降法，其原理如下，\(lr\)为学习率，\(m\)为动量参数。
Rule110·2019-12-29 18:00

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad
_两只橙_·2019-12-27 17:56

Deep learning with Elastic Averaging SGD

1.AbstractAnewalgorithmisproposedinthissettingwherethecommunicationandcoordinationofworkamongconcurrentprocesses(localworkers),isbasedonanelasticforcewhichlinkstheparameterstheycomputewithacentervaria
世间五彩我执纯白·2019-12-26 09:34

Shotgun: Parallel CD for L1-LR

1.Abstract单机多核并行，near-linearspeedup2.IntroL1regularization适合sparse高维大数据CD:本文称为Shooting，每轮迭代只更新一个坐标并行SGD
世间五彩我执纯白·2019-12-25 11:42

weight decay

sgd神经网络经常加入weightdecay来防止过拟合，optimizer使用SGD时我们所说的weightdecay通常指l2weightdecay（即，加在loss中的l2正则化）。
小松qxs·2019-12-24 21:48

随机梯度下降

SGD：不能保证每次的方向是损失函数减小的方向，更不能保证是减小速度最快的方向，随机路径，不可预知。最终依然会来的最小值的附近。
geekAppke·2019-12-24 14:57

感知机模型

感知机学习旨在学习一个可以将正负实例进行划分的超平面，为此需要引入基于误分类的损失函数，并利用随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）极小化损失函数来进行感知器求解。
圈圈_Master·2019-12-23 12:09

梯度下降：SGD vs Momentum vs NAG vs Adagrad vs Adadelta vs RMSprop vs Adam

梯度下降优化基本公式：一、三种梯度下降优化框架这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。（一）BatchGradientDescent批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本。，为训练样本数优点：每次更新都会朝着正确的方向进行，最终能够保证收敛于极值点，因此更新比较稳定。缺点：每次的学习时间过长，训练集很大时会消耗大量内存，且不能进行在线模型参数更新。（二）S
cherryleechen·2019-12-22 06:53

纲

数学分析SVD常数e导数/梯度随机梯度下降Taylor展式的落地应用gini系数凸函数Jensen不等式组合数与信息熵概率论与贝叶斯先验古典概型贝叶斯公式先验分布/后验分布/共轭分布常见概率分布泊松分布和指数分布协方差
机器智能·2019-12-19 08:04

Caffe源码-SGDSolver类

SGDSolver类简介Solver类用于网络参数的更新，而SGDSolver类实现了优化方法中的随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），此外还具备缩放、正则化梯度等功能。
Rule110·2019-12-19 00:00

梯度下降

随机梯度下降法Stoc
geekAppke·2019-12-17 01:48

Arxiv网络科学论文摘要8篇(2018-06-29)

;关系数据的经验风险最小化和随机梯度下降;基于主体的活性物质框架，适用于生物和社会系统;基于主体的交通规划建模：一种基于需求和供给估算停车搜索时间的方法;从聚类到查询：利用复杂网络模块化景观中的不确定性
ComplexLY·2019-12-14 21:30

cs231n## neural-networks-3

agenda梯度检查功能性检查陪护训练过程loss函数train/val准确率参数更新比率激活/梯度分布可视化参数更新SGD,momentum,Nesterovmomentum调优lr每个参数适应的lr
db24cc·2019-12-14 18:14

深度学习之参数更新方法

1.SGD使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。SGD是一
Jasmine晴天和我·2019-12-13 10:01

随机梯度下降

原文章为scikit-learn中"用户指南"-->"监督学习的第五节：StochasticGradientDescent"######**随机梯度下降(SGD)是一个既有效又简单的方法去用于在诸如（线性
HabileBadger·2019-12-12 22:47

在深度学习模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择

对于很多人来说，有了SGD，Adam，Admm等算法的开源实现，似乎自己并不用再过多关注优化求解的细节。
喜欢打酱油的老鸟·2019-12-12 09:02

pytorch optimizer小记

1.最简单情况：optimizer=SGD(net.parameters(),lr=0.1,weight_decay=0.05,momentum=0.9)查看一下optimizer参数具体情况：print
江南烟雨尘·2019-12-11 19:00

训练神经网络模型过程中batch_size，steps_per_epoch，epochs意义

神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练
zhangphil·2019-12-08 23:19

机器学习基础-最优化方法梯度下降

最优化方法-梯度下降这是机器学习基础的第五篇，本文主要的学习内容为最优化方法即梯度下降：梯度下降：实现梯度下降、线性回归中的梯度下降随机梯度下降：相关代码调用即可1.前言：机器学习方法论之前已经学习了分类算法
Charles Han·2019-12-08 11:08

对于PaddlePaddle的全连接层，可不可以手动输入参数比如weights和bias，并禁止优化器比如optimizer.SGD在模型训练的时候改变它。

PaddlePaddle飞桨FAQ合集-训练问题22Question:对于PaddlePaddle的全连接层，可不可以手动输入参数比如weights和bias，并禁止优化器比如optimizer.SGD
GT_Zhang·2019-12-08 07:31

浅谈随机梯度下降法在对数回归中的应用

写在前面这两天研究了一下机器学习中较为简单的一类回归问题，对数回归。写一篇博客总结一下自己的体会和经验，若是其中出现错误，还希望读者能够留言帮我指出。对数回归问题是机器学习中线性模型的一种，也是非常基础的一种分类器模型。线性回归中最广为人知的莫过于最小二乘估计，这是高中阶段就讲过的知识。本篇文章所要讲的是如何将线性模型应用到机器学习中，并且如何求解模型。对数回归机器学习领域最常见的应用就是分类，对
光的文明·2019-12-07 16:51

2个性质和1个结论

2)每次取一个x~的sy组，多次sgd效果相同，因为L=-，是多次x采样的均值。2,若s|xy=s|x：a,则：I(s,y)|x=0b,若I(x,y)|s=0,则Is,y=Ix,y.
JamesPang_4841·2019-12-04 10:59

如何选择优化器 optimizer

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta
不会停的蜗牛·2019-12-01 22:21

DS from scratch CH8

梯度，gradient，简化的理解是偏微分random.shuffle随机洗一个listinplace,返回值是NoneStochasticgradientdescent,这个高级的名字,直译过来是随机梯度下降
mychen·2019-12-01 09:31

[kaggle系列 五] 通过mnist来研究神经网络的一些细节（3）

SGD的问题使用随机梯度下降算法，虽然能够使得梯度不断下
bakaqian·2019-11-28 00:39

多领域多轮问答调研报告3

多领域多轮问答调研报告3目录多领域多轮问答调研报告3一、相关背景1.1.单领域1.2.多领域1.2.1综述1.2.2多领域DST方法与挑战1.3.数据集1.3.1.技术综述1.3.2.MultiWOZ1.3.3.SGD1.4
CharpYu·2019-11-21 22:30

python机器学习——随机梯度下降

上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batchgradientdescent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要使用百万条样本，训练时间很长，效率很低，我们能不能找到一种方法，既能使用梯度下降法，但是又不要每次更新权重
Xlgd·2019-11-13 22:00

python机器学习——随机梯度下降

上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batchgradientdescent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要使用百万条样本，训练时间很长，效率很低，我们能不能找到一种方法，既能使用梯度下降法，但是又不要每次更新权重
Xlgd·2019-11-13 22:00

马六甲| 理想旅行的模样

出境后第一个服务站，下去吃东西，SGD换算成RM，一时感觉什么都好便宜，吃一碗铁板福州面小憩，点餐时一句“idonotwant香菇！”脱口而出。
郗阳阳·2019-11-09 20:19

常用的几款优化器

ee39eca29117梯度下降算法（GradientDescentOptimization）根据计算目标函数J(θ)采用数据量的大小，梯度下降算法又可以分为批量梯度下降算法（BatchGradientDescent），随机梯度下降算
小幸运Q·2019-11-08 13:01

On variance reduction in stochastic gradient descent and its asynchronous variants

1.Abstract基于variancereduction(VR)的SGD算法，比SGD更好，不论是theoreticallyandempirically，但是异步版本没有被研究。
世间五彩我执纯白·2019-11-07 21:40

42号#百日生涯营#Day1

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD吧！
七七Susie·2019-11-06 22:41

机器学习CS229：lesson1&exercise1

算法二、随机梯度下降每次更新θ值的时候选择一个训
小太阳花儿·2019-11-05 10:39

浅谈机器学习之批量梯度下降

浅谈机器学习之批量梯度下降机器学习机器学习和人工学习机器学习分类回归和分类连续变量和离散变量机器学习三要素模型策略算法梯度下降方法方法1方法2以上方法采用的是批量梯度下降的方法梯度下降的方式还有随机梯度下降方法和小批量梯度下降的方法机器学习机器学习是一门多领域交叉学科
爵迹灬疯·2019-11-04 19:01

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（2）

1、CUDA(computeunifieddevicearchitecture)可用于并行计算:GTX1060CUDA核心数：1280显存大小：6G2、随机梯度下降：计算偏导数需要的计算量很大，而采用随机梯度下降
a微风掠过·2019-11-03 17:45

神经网络：keras使用心得

1、关于优化方法使用的问题：开始总会纠结哪个优化方法好用，但是最好的办法就是试，无数次尝试后不难发现，Sgd的这种学习率非自适应的优化方法，调整学习率和初始化的方法会使它的结果有很大不同，但是由于收敛确实不快
nightwish夜愿·2019-11-03 13:38

【干货】AI 实践者需要掌握的10大深度学习方法：反向传播、迁移学习、梯度下降……

周雪宁学号：1702110196转载：https://mp.weixin.qq.com/s/V7WTcs_yi9qDil3Z1vjwvg【嵌牛导读】：本文总结了10个强大的深度学习方法，包括反向传播、随机梯度下降
周雪宁·2019-11-03 03:57

深度学习（三）：Keras初探：多层感知机

之前使用Keras构建了简单的前馈神经网络，并通过SGD方式进行训练，很好地已完成红酒分类任务。现在我们通过复杂一些的任务来看看BP神经网络的性能。
monte3card·2019-11-02 01:00

第五章 机器学习基础

大部分深度学习算法都基于随机梯度下降求解。我们将介绍如何组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数、模型和数据集，来建立一个机器学习算法。》一些限制传统
N89757·2019-10-31 20:03

增加隐式反馈的svd 推荐

基于svd++的java代码实现，实现了评分矩阵分解的参数计算，使用随机梯度下降，计算参数。
nma_123456·2019-10-24 14:44

RAdam

Optimizer):def__init__(self,params,lr=1e-3,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay=0,degenerated_to_sgd
ShellCollector·2019-10-22 19:51

随机梯度下降

随机梯度下降法（Stochasticgradientdescent,SGD），该算法是神经网络中用于的训练模型的一种常用算法。为了便于说明该算法，我们需要从感知机讲起。
mjTree·2019-10-19 15:45

lookAhead和RAdam 真香

SGD出现以来,为了解决训练过程跳脱,不稳定的问题,陆续提出了rmsprop,adam等自适应动量优化器.但自适应动量在前期的表现一般不好,前期数据少,它很难总结出一个靠谱的初始动量,也更容易陷入局部最优
羚谷光·2019-10-18 18:38

A-02 梯度下降法

梯度下降1.4相关概念1.4.1步长1.4.2假设函数1.4.3目标函数二、梯度下降法流程2.1梯度下降法——代数法2.2梯度下降法——矩阵法2.3三种不同形式的梯度下降法2.3.1批量梯度下降法2.3.2随机梯度下降法
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

梯度下降学习总结(BGD ,SGD, MBGD)

1.从梯度下降开始这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。什么是梯度下降？梯度下降(GradientDecent)是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降，以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向？因为梯度(gradient)就是函数变化最快的方向，贴一个梯度的定义:梯度-维基百科，想深入了解的同学可以自取。2.批梯度下降(Ba
Zero黑羽枫·2019-10-14 21:40
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