SGD随机梯度下降第64页

莫凡Python学习笔记——PyTorch动态神经网络（四）

morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/1、优化器Optimizer加速神经网络训练最基础的optimizer是StochasticGradientDescent(SGD

子藤杜·2018-03-09 21:55

Windows下使用VS调用Caffe——基础配置

http://blog.csdn.net/auto1993/article/details/70198435参考上述网页中的方法进行配置，遇到的问题及解决方法：1.遇到缺少dll文件，尤其是缺少文件名中含“sgd

AuntieLee·2018-03-07 17:55

深度神经网络（DNN）

1）深度学习定义：一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的集合（wikipedia）（2）DNN定义：一种具备至少一个隐藏层的，利用激活函数去线性化，使用交叉熵作损失函数，利用反向传播优化算法（随机梯度下降算法

dreamsfuture·2018-03-04 11:14

【机器学习笔记二】回归分析 - 随机梯度下降

参考资料：【1】SparkMLlib机器学习实践【2】机器学习之梯度下降http://www.cnblogs.com/rcfeng/p/3958926.html【3】统计学习方法1、回归分析概念在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。2、梯度下降的概念梯度下降是一个寻找函数极值的过程，在低

Fredric_2013·2018-03-03 10:00

批梯度下降和随机梯度下降的区别和代码实现

批梯度下降和随机梯度下降存在着一定的差异，主要是在theta的更新上，批量梯度下降使用的是将所有的样本都一批次的引入到theta的计算中，而随机梯度下降在更新theta时只是随机选择所有样本中的一个，然后对

panghaomingme·2018-02-27 10:20

深度学习相关优化器以及在tensorflow的使用

/news/201706/e0PuNeEzaXWsMPZX.html论文翻译版http://blog.csdn.net/u014381600/article/details/72867109Adam和SGD

winycg·2018-02-24 16:06

常见梯度下降法

最常见的三种梯度下降法：批量梯度下降（BGDBatchgradientdescent）BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度缺点：就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢随机梯度下降

AI小兵·2018-02-24 14:50

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的区别

batch_size(批大小)，指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小，关于SGD参见博文《随机梯度下降法，批量梯度下降法和小批量梯度下降法以及代码实现》iteration(迭代)，指的是训练跑完一

FesianXu·2018-02-22 18:49

2017年深度学习必读31篇论文（附下载地址）

2017年即将擦肩而过，KloudStrife在其博客上盘点了今年最值得关注的有关深度学习的论文，包括架构/模型、生成模型、强化学习、SGD&优化及理论等各个方面，有些论文名扬四海，有些论文则非常低调。

Quanfita·2018-02-10 10:45

优达学城-深度学习笔记（一）

多类别交叉熵对数几率回归的误差函数costfunction梯度下降代码神经网络2反向传播二梯度下降的神经网络梯度下降代码实现反向传播示例反向传播代码实现三训练神经网络正则化dropoutKeras中的其他激活函数Keras中的随机梯度下降随机重新开始动量解决局

蚍蜉_·2018-02-09 17:50

利用DNN训练mnist数据集(2)

优化器由SGD(随机梯度下降)改为了Adam。学习率动态衰减，每过一个epoch做一次衰减。"""

昌山小屋·2018-02-09 17:37

梯度下降法和牛顿法的简单对比

梯度下降法和牛顿法机器学习问题可以分为两类：给定data求model；给定model求解θθ：SGD或BGD（沿一阶方向）Newton（沿二阶方向）BFGS（居于一、二阶方向之间）L-BFGS通过一个例子来对比两种求参算法的区别

Titan0427·2018-02-04 21:35

batch、batch_size、epoch、iteration简介

DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。

nini_coded·2018-02-04 02:30

Python机器学习及实践——基础篇2（LR和SGD）

使用线性分类模型从事良/恶性肿瘤预测任务#从sklearn.preprocessing里导入StandardScaler。fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#从sklearn.linear_model里导入LogisticRegression与SGDClassifier。fromsklearn.linear_modelimportLogist

Lenskit·2018-02-03 14:54

Mini-batching

它跟随机梯度下降（SGD）结合在一起用也很有帮助。方法是在每一代训练之前，对数据进行随机混洗，然后创建mini-batches，

Jackpot_0213·2018-02-02 05:26

Caffe学习笔记2——超参数solver文件

StochasticGradientDescent(type:“SGD”),AdaDelta(type:“AdaDelta”),AdaptiveGradient(type:“AdaGrad”),Adam

等一杯咖啡·2018-01-31 23:12

深度学习几种优化算法的笔记-一句话理解各种优化算法

SGD没什么好说的Momentum如其名，动量，把历史改变作为动量累加到当前梯度上。动量+

拎着激光炮的野人·2018-01-31 22:26

MobileNet详解（V1）

但是不太好训练，实测需要先用较大学习率（0.1~0.01左右）训（SGD).先讲为什么MobileNet可以加快推理速度：上图：首先，假设上图是原本的VGG结构，输入featuremap有M个channel

尹宇阳·2018-01-31 19:35

深度学习模型的优化算法及tensorflow实现

目前来说，流行且使用较广泛的优化算法有随机梯度下降，具动量的随机梯度下降，RMSProp算法，具动量的RMSProp，AdaDelta和Adam等，以下会选择几种进行具体说明，大部分抄自《深度学习》和tensorflow

我爱写报告·2018-01-30 21:33

机器学习之优化算法学习总结

优化算法演化历程机器学习和深度学习中使用到的优化算法的演化历程如下：SGD–>Momentum–>Nesterov–>Adagrad–>Adadelta–>Adam–>Nadam表1优化算法演化过程及其原因表

仰望星空的小狗·2018-01-29 20:14

斯坦福cs231n学习笔记（11）------神经网络训练细节（梯度下降算法大总结/SGD/Momentum/AdaGrad/RMSProp/Adam/牛顿法）

神经网络训练细节系列笔记：神经网络训练细节（激活函数）神经网络训练细节（数据预处理、权重初始化）神经网络训练细节（BatchNormalization）神经网络训练细节（训练过程，超参数优化）通过学习，我们知道，因为训练神经网络有个过程:Sample获得一批数据；Forward通过计算图前向传播，获得loss；Backprop反向传播计算梯度，这个梯度能告诉我们如何去调整权重，最终能够更好的分类图

胡大炮的妖孽人生·2018-01-28 00:51

关于感知机学习算法的对偶形式

关于感知机学习算法的对偶形式感知机之所以有两种形式，是因为采用的随机梯度下降，随机梯度下降每次迭代的是一个点，而不是整体，因此对于迭代的点有次数的概念。

CloudsStyle·2018-01-27 00:51

Tensorflow解决MNIST手写体数字识别

首先这个示例应用了几个基本的方法：使用随机梯度下降（batch）使用Relu激活函数去线性化使用正则化避免过拟合使用带指数衰减的学习率使用滑动平均模型来使模型更健壮使用交叉熵损失函数来刻画预测值和真实值之间的差距的损失函数

lilong117194·2018-01-25 15:47

深度学习概念

SpringWolfM·2018-01-23 07:41

卷积神经网络的小基础知识

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；iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次

水球喵·2018-01-22 16:48

深度学习DL中优化方法总结

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及mini-batchgradientdescent

AI东海·2018-01-19 09:05

keras搬砖系列-BN层

批规范化，每次SGD的时候，采用mini-batch的时候对相应的activation做一次规范化，使得结果的均值为0，方差为1，最后的scaleandshift操作则是为了因训练所需刻意加入的BN能够有可能还原最

googler_offer·2018-01-19 00:56

利用线性回归器LinearRegression/SGDRegressor进行回归预测(复习7)

本文是个人学习笔记，内容主要涉及“基于解析方法估计参数的LinearRegression”和“基于随机梯度下降法估计参数的SGDRegressor”对boston数据集进行线性回归拟合和预测。

Young_win·2018-01-18 22:09

8. 深度学习实践：优化（续）

接上部分讨论：8.深度学习实践：优化3.基本算法3.1随机梯度下降SGD及其变种很可能是一般ML中应用最多的优化算法。关键参数：学习率。最好的选择方法：监测目标函数值随时间变化的学习曲线。

鸟恋旧林XD·2018-01-17 18:54

机器学习中的优化算法（附代码）

这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围，这使得SGD算法很难脱离出来，因为梯度在所有维度上接近于零。[外链图片转存失败(img-zlhHZ

gdyshi·2018-01-15 11:47

机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

BatchGradientDescent，批梯度下降，遍历全部数据集计算一次损失函数，进行一次参数更新，这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向，但是计算开销大，速度慢；（2）StochasticGradientDescent，随机梯度下降

MSTK·2018-01-06 16:00

Python语言描述随机梯度下降法

1.梯度下降1）什么是梯度下降？因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？先说选方向，在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候

lc19861217·2018-01-04 14:00

【好东西传送门日报】2017-12-27 星期三

【机器学习】1)云端可视化机器学习/深度学习量化平台http://t.cn/RHb9PxI2)SWATS：自动由Adam切换为SGD而实现更好的泛化性能http://t.cn/RHqPJuw3)+MomentsinTime

ivydom·2017-12-27 00:00

机器学习中的特征缩放（feature scaling）浅谈

引言在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（featurescaling），比如：在随机梯度下降（stochasticgradientdescent）算法中，特征缩放有时能提高算法的收敛速度

iterate7·2017-12-23 18:56

利用遗传算法优化神经网络：Uber提出深度学习训练新方式

在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯度下降（SGD）算法进行常规训练。许多人认为，SGD算法有效计算梯度的能力对于这种训练能力而言至关重要。

机器之心V·2017-12-23 06:49

详解反向传播算法(下)

原文出处：详解反向传播算法(下)晓雷机器学习笔记写文章登录详解反向传播算法(下)晓雷10个月前神经网络结构图：示例网络图其中C是损失函数，例如C可以取：梯度下降（SGD）进行学习时，核心问题是求解损失函数

counter_king·2017-12-22 11:20

深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇）

算法channel·2017-12-21 00:00

Uber AI实验室总结「神经进化」研究：如何利用遗传算法优化网络？

本文授权转自雷克世界（微信：ROBO_AI）编译|嗯~阿童木呀现如今，在深度学习领域中，我们通过随机梯度下降（SGD）对具有多个层和数百万个连接的深度神经网络（DNN）进行常规训练。

AI科技大本营·2017-12-20 00:00

梯度下降算法的python实现

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)也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化代码要求python版本>3.4代码

epleone·2017-12-19 15:13

【干货】2017年深度学习必读31篇论文（附论文下载地址）

原文链接：点击打开链接摘要：2017年即将擦肩而过，KloudStrife在其博客上盘点了今年最值得关注的有关深度学习的论文，包括架构/模型、生成模型、强化学习、SGD&优化及理论等各个方面，有些论文名扬四海

qq_40954115·2017-12-19 14:04

【TensorFlow】优化方法optimizer总结（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）解析（十三）

本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad,RMSProp,Adam。

brucewong0516·2017-12-19 01:51

10、Tensorflow：梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

这几种方法呢都是在求最优解中经常出现的方法，主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是围绕以下这个式子展开：∂∂θJ(θ)=∂∂θ12∑i=1m(hθ(x)−y)2∂∂θJ(θ)=∂∂θ12∑i=1m(hθ(x)−y)2其中在上面的式子中hθ(x)hθ(x)代表，输入为x的时候的其当时θθ参数下的输出值，与y相减则是一个相对误差，之后再平方乘以1/2，并且其中h(x)=hθ(x)=θ0+θ

Dean0Winchester·2017-12-16 20:05

【机器学习】机器学习之支持向量机

数据集能被一条线完美分割损失函数的几何解释：损失函数=所有被误分类的样本点到当前分离平面的相对距离的总和感知机算法：梯度下降法学习速率/步长：损失函数求导后沿着梯度下降的方向，每次迭代迈进的步长三种梯度下降法（最速下降法）：随机梯度下降法

ChenVast·2017-12-15 17:05

梯度算法之批量梯度下降，随机梯度下降和小批量梯度下降

234654758Github：https://github.com/thinkgamer在机器学习领域，体梯度下降算法分为三种批量梯度下降算法（BGD，Batchgradientdescentalgorithm）随机梯度下降算法

Thinkgamer_·2017-12-14 19:10

深度学习优化器总结

SGD(Stochasticgradientdescent)随机梯度下降算法参数更新针对每一个样本集x(i)和y(i)。批量

lirainbow0·2017-12-14 13:32

python实现随机梯度下降（SGD）

使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。

芳草碧连天lc·2017-12-14 10:05

【数据极客】Week3_梯度下降_卷积神经网络CNN_LeNet5实现

Week3理论学习梯度下降GradientDescent李宏毅课程1公式2调整学习率3区别梯度下降与随机梯度下降StochasticGradientDescent4特征缩放FeatureScaling5

zxca368·2017-12-13 10:26

DL中的各种优化器

学习笔记BGD(BatchGradientDecent)批量梯度下降法1968133328.jpgSGD(StochasticGradientDecent)随机梯度下降法867810909.jpgMBGD

苟且偷生小屁屁·2017-12-11 02:09

【机器学习】线性回归算法分析

目录机器学习及人工智能机器学习分类有监督学习无监督学习线性回归算法线性回归代价函数数学模型最小二乘法算法介绍数学原理高斯分布算法局限性梯度下降算法方向导数梯度数学原理单元算法实现多元算法实现矩阵迹算法随机梯度下降算法高斯

AI启蒙研究院·2017-12-11 00:00

深度学习总结(五)——各优化算法

2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）θ=θ−η⋅∇θJ(θ;x(i);y(i))通过每个样本来迭代更新一次，以损失很小的一部分精确度和增加一定数量的迭代次数为代价

manong_wxd·2017-12-06 21:26

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