SGD随机梯度下降第7页

ResNet

然而，一方面深网络并不是直接堆叠就可以，会面临梯度消失或爆炸的问题，这个问题很大程度上被正则化输入和批量标准化层方法以及Relu激活解决，使得具有数十层的网络能够开始收敛于随机梯度下降（SGD）和反向传播

jmt330·2023-08-31 07:23

人工神经网络的学习方式

调整权重使用的方法有梯度下降法，和随机梯度下降法两种。GradientDescent简称GD。stochasticGradientDescent简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。

懒生活·2023-08-30 22:13

计算机毕设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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？

文章目录一、问题的引入1.1随机梯度下降1.2主要参数二、Batch三、Epoch四、两者之间的联系和区别一、问题的引入1.1随机梯度下降随机梯度下降（StochasticGradientDescent

旅途中的宽~·2023-08-29 12:51

【手写数字识别】之优化算法

当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad

m0_60093126·2023-08-28 10:59

优化器调整策略

Optimizer的基本属性optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),l

深浅卡布星·2023-08-27 21:27

C++卷积神经网络

卷积神经网络#include"TP_NNW.h"#include#pragmawarning(disable:4996)usingnamespacestd;usingnamespacemnist;float*SGD

万能的小裴同学·2023-08-27 06:55

零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降

hanbingtao/note/448086文章目录0文章列表1往期回顾2线性单元是啥2.1线性单元的模型2.2监督学习和无监督学习2.3线性单元的目标函数3梯度下降优化算法3.1梯度下降3.2误差推导4随机梯度下降算法

Godswisdom·2023-08-26 16:46

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：拟牛顿法SoftmaxRegression算法Softmax回归代价函数L1/L2正则化L1L2L1和L2对比正则化目的Ridge与LassoElasticNet线性回归回归分析目标函数：线性回归方

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLUBGD，SGD

noobiee·2023-08-26 11:41

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

pytorch中SGD源码解读

调用方法：torch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)momentum:动量参数dampening

Bingoyear·2023-08-25 07:13

【详解】神经网络梯度更新方法

目录神经网络参数更新方法1、SGD2、MBGD3、Momentumupdate4、NestrevoMomentumupdate5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam神经网络参数更新方法

LeeZhao@·2023-08-24 06:35

第一次打卡-2020-02-13

优化函数-随机梯度下降在求损失函数数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降被广泛使用。它的算法很简单：先选取一组模型参数的初始值，如随机选取；接下来对参数进行多次迭代，使每次迭代都可能降低损失函数的值。

Vivus·2023-08-24 05:21

1. 优化算法学习

参考文献1609：Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms从SGD到Adam——深度学习优化算法概览(一)-知乎机器学习札记-知乎

FlyingAnt_·2023-08-23 20:02

逻辑回归(logistic regression)part4随机梯度下降的进一步推广与使用(附代码)

现在我们要让计算机去跑系数，而不是自己设定，于是我们想到了梯度下降关于梯度下降，参考：https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/113871648关于随机梯度下降

丰。。·2023-08-23 08:47

神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法

概念小批量梯度下降法（Mini-BatchGradientDescent）是梯度下降法的一种变体，它结合了批量梯度下降（BatchGradientDescent）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent

丰。。·2023-08-23 06:00

ResNet 残差网络

归一初始化（normalizedinitialization）和中间归一化（intermediatenormalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD

大豆油·2023-08-22 12:33

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)

SGD梯度下降记住这里是减去，因为梯度的方向指出了函数再给定上升最快的方向，或者说指引函数值增大的方向，所以我们需要沿着梯度的反方向走，才能尽快达到极小值（使其损失函数最小）。

xiaoni61·2023-08-20 17:01

无涯教程-TensorFlow - 优化器

无涯教程将专注于随机梯度下降，下面提到用于创建Optimizers

Hi无涯教程·2023-08-20 14:23

PyTorch深度学习实践---笔记

PyTorch深度学习实践---笔记2.线性模型（LinearModel）2.exercise3.梯度下降算法（GradientDescent）3.1梯度下降（GradientDescent）3.2随机梯度下降

努力向前的JF（s1hjf）·2023-08-18 19:25

感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现，使用了随机梯度下降法，

舟晓南·2023-08-18 07:56

机器学习每日论文速递[08.19]

NUQSGD:ImprovedCommunicationEfficiencyforData-parallelSGDviaNonuniformQuantization标题：NUQSGD：通过非均匀量化提高数据并行SGD

arXiv每日论文速递·2023-08-17 20:12

【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机梯度下降（StochasticGradientDescent

敲代码两年半的练习生·2023-08-16 19:24

FAST-RCNN论文解读

FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch采样RoI池化层的反向传播SGD

enginelong·2023-08-16 10:42

线性回归

损失函数预测值与真实值之间的误差有了目标函数，如何优化使用优化算法：随机梯度下降，重点是梯度下降的方向和学习率总结一下，优化函数的有以下两个步骤：1.初始化模型参数，一般来说使用随机初始化；2.我们在数据上迭代多次

留下的脚印·2023-08-16 02:04

Adam等机器学习深度学习主流优化算法简析

深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程，目前Adam应该是最常用的优化算法。为什么需要优化算法？

caizd2009·2023-08-15 11:40

第10周 | 斯坦福 CS229 机器学习

文章目录前言第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习

ReturnTmp·2023-08-14 15:33

回归与聚类算法————线性回归

损失函数3.2优化算法正规方程梯度下降GradientDescent3.3回归性能评估4，波士顿房价预测案例5，两种优化算法的对比6，其他优化方法6.1梯度下降(GradientDescent)GD6.2随机梯度下降

荷泽泽·2023-08-14 08:59

Bag of tricks for Image Classification with CNN

Large-batchtrainingLinearscalinglearningratee.g.ResNet-50SGD256batchsize0.1learningrateinitlearning.wherebisthebatchsizeLearningratewarmupatthebeginning

MadCoder·2023-08-14 02:01

c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)

是上下文的词语的词向量投影层：对其求和，所谓求和，就是简单的向量加法输出层：输出最可能的word沿着哈夫曼树找到对应词，每一次节点选择就是一次logistics选择过程，连乘即为似然函数对每层每个变量求偏导，参考sgd

weixin_39521808·2023-08-13 22:25

[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition（Ch04-Ch06）【日常更新】

4.1前向4.1.1偏置4.2后向：误差的反向传播4.2.1多层感知器算法4.2.2初始化权重4.2.3不同的输出激活函数4.2.4顺序和批量训练4.2.5局部最小4.2.6利用冲量4.2.7小批量和随机梯度下降

LiongLoure·2023-08-11 15:44

Pytorch深度学习-----优化器详解（SGD、Adam、RMSprop）

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----

-希冀-·2023-08-10 01:35

深度学习中的优化算法

1.2深度学习中的优化挑战1.2.1局部最小值1.2.2鞍点1.2.3梯度消失二、梯度下降2.1一维梯度下降2.1.1学习率2.2多元梯度下降2.3自适应方法2.3.1牛顿法2.3.2其他自适应方法三、随机梯度下降

穆_清·2023-08-09 09:24

机器学习（15）——优化算法

文章目录前言1梯度下降算法1.1BGD1.2SGD1.3MBGD2基于动量的优化算法2.1基于动量的SGD2.2基于NAG的SGD3自适应优化算法3.1AdaGrad3.2RMSProp3.3Adam4

八岁爱玩耍·2023-08-08 18:41

task6

利用随机梯度下降更新参数时，每次参数更新都会导致网络中间每一层的输入的分布发生改变。越深的层，其输入分布会改变的越明显。

欧飞红·2023-08-08 17:26

《动手学深度学习》优化算法学习&习题

优化算法梯度下降类小批量随机梯度下降，通过平均梯度来减小方差动量法基础泄露平均法：用来取代梯度的计算β\betaβ这个参数控制了取多久时间的平均值上述推理构成了”加速”梯度方法的基础，例如具有动量的梯度

银晗·2023-08-08 12:57

BinaryNet

GradientComputationandAccumulationthereal-valuedgradientsoftheweightsareaccumulatedinreal-valuedvariablesSGD随机梯度下降

王子冠·2023-08-08 04:05

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

∙Stochasticgradientdescent(SGD):∙Randomlysampleatransitio

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

4_回归算法（算法原理推导+实践）

目标函数推导1.5线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法（BGD）5.3随机梯度下降算法

少云清·2023-08-07 21:52

d2l 线性回归的从零开始实现

构造人造数据集2.data_iter每次读取一个小批量3.定义初始化模型参数4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练过程线性回归的从零开始实现导入需要使用的包数据流水线、模型、损失函数、小批量随机梯度下降器

树和猫·2023-08-07 02:05

d2l 线性回归的简洁实现

文章目录线性回归的简洁实现1.生成数据集2.调用框架现有api来读取数据3.使用框架预定义好的层4.初始化模型参数5.均方误差6.实例化SGD实例（优化算法）7.训练线性回归的简洁实现上一节张量：数据存储

树和猫·2023-08-07 02:34

Tensorflow.js 2.0代码尝试

model=tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:1,inputShape:[1]}));model.compile({optimizer:'sgd

小小酥XX·2023-08-04 08:35

每天五分钟机器学习：随着算法迭代次数动态调整学习率

好处当我们运行随机梯度下降时，算法会从某个点开始，然后曲折的逼近最小值，但是不会真正的收敛，而是一直在最小值附近徘徊。因此你最终得到的参数，实际上只是接近全局最小值，而不是真正的全局最小值。

幻风_huanfeng·2023-08-04 08:02

机器学习15 大规模机器学习

17大规模机器学习内容：17.1大型数据集学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习17.6映射化简和数据并行17.1大型数据集学习如果我们有一个低方差的模型

黄桃百香果·2023-08-03 17:04

2019-01-29 随机梯度下降中学习速率α

对于随机梯度下降算法，为了检查算法是否收敛，沿用之前定义的cost函数。在算法扫描到样本(x(i),y(i))但在更新参数θ之前，使用这个样本算出这个样本对应的cost函数。

奈何qiao·2023-08-03 14:57

jerwey·2023-08-02 08:37

梯度下降算法

目录梯度下降法随机梯度下降法实验分析mini-batch梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltw=1.0defforward(x):""":paramx

Q渡劫·2023-08-01 16:25

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

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