SGD随机梯度下降

PaddleClas：训练技巧

训练技巧1.优化器的选择带momentum的SGD优化器有两个劣势，其一是收敛速度慢，其二是初始学习率的设置需要依靠大量的经验，然而如果初始学习率设置得当并且迭代轮数充足，该优化器也会在众多的优化器中脱颖而出
微风❤水墨·2023-09-26 14:13

深度学习：TensorFlow神经网络理论实战

TensorFlow简介二、实战：拟合问题2.1TensorFlow的安装2.2TensorFlow的使用2.3TensorBoard可视化界面2.4Tensorflow解决拟合问题代码三、参数优化方法3.1随机梯度下降
一碗姜汤·2023-09-26 05:52

【owt】vs2022 + v141 ： 查看WINDOWSSDKDIR

confmfc改为vs2022+v141构建去掉这几个boost库，一样可以链接oklibboost_system-vc141-mt-sgd-x32-1_67.liblibboost_date_time-vc141
等风来不如迎风去·2023-09-24 14:32

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析；以及在线性可分条件下，采用随机梯度下降法收敛分二分类超平面的感知机算法
ProfSnail·2023-09-23 16:09

竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是
iuerfee·2023-09-23 14:38

联邦学习

目录联邦机器学习（Federatedmachinelearning）联邦学习重要节点及里程碑举例说明名词解释迭代模型平均(iterativemodelaveraging)：非独立同分布（non-IID）：鲁棒性同步随机梯度下降非平衡数据
Glory Man-United·2023-09-23 13:00

竞赛选题 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是
laafeer·2023-09-23 10:03

pytorch学习------常见的优化算法

梯度下降：全局最优2、随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent
韭菜盖饭·2023-09-22 22:59

2023.8.25线性回归----梯度下降

(2)随机梯度下降：每次找一个样本，迭
豆沙沙包?·2023-09-22 03:53

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

2.4.2梯度下降算法2.4.3随机梯度下降算法2.4.4小批量梯度下降算法如图是神经网络训练的一般过程总结图今天从线性分类器开始为什么我们从线性分类器开始
Qodi·2023-09-22 01:14

2019-01-29 映射约减 (map reduce)

大规模机器学习的方法称为映射约减(mapreduce)方法，相比于随机梯度下降方法，映射化简方法能够处理更大规模的问题。
奈何qiao·2023-09-22 00:34

python毕业设计 深度学习昆虫识别系统 -图像识别 opencv

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7
kooerr·2023-09-21 20:20

大数据毕设项目 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕设选题】深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕业设计】深度学习昆虫识别系统 - 图像识别 opencv python

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7
caxiou·2023-09-21 20:19

计算机竞赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7
Mr.D学长·2023-09-21 20:46

模型训练（超参数batch_size/epoch/batch、损失函数DiceLoss/CrossEntropy/FocalLoss、优化器SGD/Adam/Adamw、衰减策略step/cos）

模型中的超参数（batch_size、epoch、batch）深度学习中Epoch、Batch以及Batchsize的设定epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size等于训练集的样本数。如果epoch=50,总样本数=10000，batch_size=20,则需要迭代500次。iteration：1次iteration即迭代1次，也就是用batch_si
Chirmy·2023-09-21 09:38

模拟退火——和随机梯度下降SGD有异曲同工之妙（附旅行推销员问题MATLAB求解讲解）

模拟退火和随机梯度下降SGD有异曲同工之妙随机性：SGD和模拟退火都包含了一定程度的随机性。在SGD中，每次更新模型参数时都是
MikingG·2023-09-20 07:40

线性回归原理（李沐老师学习笔记）

目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4随机梯度下降2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3
maggieyiyi·2023-09-19 17:10

神经网络训练技巧

二、设计简要描述梯度下降方法1.1.1对于SGD模型，固定初始坐标，确定学习率为0.2，改变梯度下降的次数需要改动的代码foriinrange(50):图1图2图3图4图51.
CSU迦叶·2023-09-19 17:22

【深度学习实验】线性模型（五）：使用Pytorch实现线性模型：基于鸢尾花数据集，对模型进行评估（使用随机梯度下降优化器）

本实验旨在展示使用随机梯度下降优化器训练线性模型的过程，并
QomolangmaH·2023-09-19 08:39

深度学习——线性神经网络一

深度学习——线性神经网络一文章目录前言一、线性回归1.1.线性回归的基本元素1.1.1.线性模型1.1.2.损失函数1.1.3.解析解1.1.4.随机梯度下降1.1.5.用模型进行预测1.2.向量化加速
星石传说·2023-09-18 23:18

目标检测网络之Fast-RCNN

文章目录FastRCNN解决的问题FastRCNN网络结构RoIpoolinglayer合并损失函数及其传播统一的损失函数损失函数的反向传播过程FastRCNN的训练方法样本选择方法SGD参数设置多尺度图像训练
新兴AI民工·2023-09-18 22:53

李沐机器学习入门

3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降
几窗花鸢·2023-09-17 23:30

PyTorch深度学习（一）【线性模型、梯度下降、随机梯度下降】

这个系列是实战（刘二大人讲的pytorch）建议把代码copy下来放在编译器查看（因为很多备注在注释里面）线性模型(LinearModel)：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#绘图的包​x_data=[1.0,2.0,3.0]#这两行代表数据集，一般x_data,y_data是要把它分开保存的，x表示输入样本y_data=[2.0,4.0,6.
每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

《Data Cleansing for Models Trained with SGD》笔记

[1]在其appendixB中证Lemma7时说由于(1−ηsΛ)I≺Zs≺(1−ηsλ)I\left(1-\eta_s\Lambda\right)I\precZ_s\prec\left(1-\eta_s\lambda\right)I(1−ηsΛ)I≺Zs≺(1−ηsλ)I，直接可得(7)式，这里对lemma7的证明做注。[1]中相关定义：hj(Λ)≤∥Δθ−j∥≤hj(λ)(7)Δθ−j:=ηπ
HackerTom·2023-09-16 07:15

简单介绍神经网络中不同优化器的数学原理及使用特性【含规律总结】

那我就介绍解释几种常用的优化器的基本原理：随机梯度下降（SGD）：SGD是最基本的优化算法之一。它通过计算当前位置的梯度（即损失函数对参数的导数），然后朝着梯度的反方向更新
Yooooung_Lee·2023-09-15 23:07

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

逻辑回归先准备一下LR逻辑回归：广义线性模型：实现x到y的非线性映射：在LR逻辑回归中取g函数：实现0--1映射输出值为预测结果为1的概率线性模型wx+b:令h（x）表示结果为1的概率：极大对数似然：损失函数：随机梯度下降
暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法【续】

上一篇文章介绍了四种寻找最优参数的方法，这次做一个补充，对其中两种方法（Momentum和AdaGrad）做一些改进，让参数的更新收敛更快速Nesterov是对Momentum动量SGD的一个改进，在后面也会对两种方法以及改进的方法进行画图
寅恪光潜·2023-09-14 16:28

深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]

二、梯度下降的运行过程批量梯度下降法(BGD)随机梯度下降法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度算法的改进梯度下降算法存在的问题动量法(Momentum)动量法还有什么效果？
古董a·2023-09-14 09:16

日撸代码300行：第72天（固定激活函数的BP神经网络）

Mobp：momentumcoefficient（动量系数）.SGD通常来说下降速度比较快，但却容易造成另一个问题，就是更新过程不稳定，容易出现震荡。加入“惯性”的影响
WangX-西石油·2023-09-13 02:01

深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（三）

文章目录引言随机、批量梯度下降的差异随机梯度下降的实现随机梯度下降的调试引言随机梯度下降是一种优化方法，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。
小馒头学python·2023-09-12 20:30

中国博士生提出最先进AI训练优化器，收敛快精度高，网友亲测：Adam可以退休了

Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。
曹元_·2023-09-12 09:43

我想要pytorch绘制loss曲线的代码

然后，您可以使用PyTorch的optim.SGD()函数来初始化模型参数，并使用PyTorch的nn.Module.fit()函数来训练模型。
Msura·2023-09-10 22:31

python实现线性回归的梯度下降法

梯度下降的方式分为三种：批量梯度下降（BatchGradientDescent），随机梯度下降（st
yy辰·2023-09-10 21:46

计算机竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是
Mr.D学长·2023-09-08 21:15

回归与聚类算法系列②：线性回归

目录1、定义与公式2、应用场景3、特征与目标的关系分析线性回归的损失函数为什么需要损失函数损失函数⭐如何减少损失4、优化算法正规方程梯度下降优化动态图偏导正规方程和梯度下降比较5、优化方法GD、SGD、
逐梦苍穹·2023-09-08 08:49

机器学习--随机梯度下降算法

对于样本数量额非常之多的情况，BatchGradientDescent（批量梯度下降）算法会非常耗时，因为每次迭代都要便利所有样本，可选用StochasticGradientDescent算法，需要注意外层循环Loop，因为只遍历一次样本，不见得会收敛。743682-20151126140949671-555319333.png随机梯度算法就可以用作在线学习了，但是注意随机梯度的结果并非完全收敛，
IT满仓·2023-09-07 19:42

深度学习面试八股文（2023.9.06持续更新）

一、优化器1、SGD是什么？批梯度下降（Batchgradientdescent）：遍历全部数据集算一次损失函数，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习。
完美屁桃·2023-09-07 13:43

资源有限的大型语言模型的全参数微调

文章目录摘要1、简介2、相关工作3、方法3.1、重新思考optimizer的功能3.1.1、使用SGD3.1.2、隐式BatchSize3.2、LOMO:低内存优化3.3、使用LOMO稳定训练3.3.1
静静AI学堂·2023-09-06 06:08

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？有25个变量：ID：每个客户的IDLIMIT\_BAL：金额SEX：性别（1=男，2=女）\4.教育程度：（1=研究生，2=本科，
·2023-09-04 23:37

为了搞清深度学习的随机梯度下降我复习了下微积分

在学习深度学习时遇到了个新名词：随机梯度下降－－可以想象把一个篮球扔到群山之中，让它自由滚动，直到滚动到最低点．找最低点的过程也是机器学习模型训练的过程．对于篮球来说在现实世界中有万有引力会牵引它走向最地点
一个不安分的程序员·2023-09-04 22:20

机器学习（凸优化，SVM） 笔记整理

机器学习笔记（1）凸优化、SVM问题凸优化一个AI问题可以把它分解为模型加优化两部分构成，模型有DL、SVM、CNN等，优化有GD，SGD，Adam等等。机器学习的核心是优化问题。
polaris2ai·2023-09-04 10:54

深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（一）

损失函数梯度(gradient)梯度下降的工作原理梯度下降的变种随机梯度下降（SGD）批量梯度下降（BGD）小批量梯度下降（Mini-BatchGD）如何选择学习率？
小馒头学python·2023-09-03 09:08

python大规模机器学习day9-使用SGD

使用SGD实验要求：1.重新排列数据2.训练SGDClassifier实验内容：1.重新排列数据和SGD的训练器预测准确度代码注释:代码1：importzlib//zlib用于数据压缩fromrandomimportshuffledefram_shuffle
海绵波波107·2023-09-02 03:49

大数据课程K16——Spark的梯度下降法

文章作者邮箱：[email protected]地址：广东惠州▲本章节目的⚪了解Spark的梯度下降法；⚪了解Spark的梯度下降法家族（BGD，SGD，MBGD）；⚪掌握Spark的MLlib实现
伟雄·2023-09-02 01:17

深度学习优化算法相关文章

综述性文章一个框架看懂优化算法之异同SGD/AdaGrad/Adam从SGD到Adam——深度学习优化算法概览(一)
替这位空想家惊讶·2023-09-01 21:55

动手深度学习：08 线性回归（线性回归的从零开始实现）（二）

1、线性回归的从零开始实现我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器d2l包可以直接在conda的prompt里面输入命令pipinstall-Ud2l来安装%
xiao52x·2023-09-01 21:45

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

反向传播：整体过程:模型函数表达为y=x*w，损失函数为loss反向传播是通过损失loss对参数求偏导，对参数w进行随机梯度下降的更新。使损失函数达到局部最优解。重点在于损失函数l
TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
我是任玉琢·2023-08-31 12:17
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