SGD随机梯度下降第8页

DL优化器精简总结 | SGD, Momentum, AdaGrad, Rmsprop, Adam, AdamW

当然并不是纯为了面试，只不过说你如果是搞DL的连优化器都说不清楚，那真的有点丢人～文章目录0、先验知识1、SGD2、Momentum2、AdaGrad3、RMSprop4、Adam5、AdamW这里有动画大家可以直观感受下各优化器带来的快感

#苦行僧·2023-07-31 18:49

计算机视觉（五）深度学习基础

文章目录深度学习基础卷积神经网络与传统神经网络区别深度学习与神经网络的区别目标函数选择合适的目标函数Softmax层改进的梯度下降梯度消失的直观解释激活函数学习步长SGD的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam

_企鹅_·2023-07-31 06:16

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降

鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法

基础优化算法目录:线性回归基础优化方法1.线性回归总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络2.基础优化方法梯度下降小批量随机梯度下降

王二小、·2023-07-30 16:43

yolov8训练心得持续更新

目录学习率衰减600个batch衰减0.7，发现效果不错我用Yolov8训练自己的数据集，带预训练模型发现原版优化器是SGD,初始学习率0.1，训练后第一个epoch精度不错，后面就连续下降换成adamw

AI视觉网奇·2023-07-29 13:05

计算机视觉（四）神经网络与典型的机器学习步骤

文章目录神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数人工神经网络“层”的通俗理解前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降

_企鹅_·2023-07-29 11:24

加载数据集--准备数据集mini-batch

（计算速度快）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）：和BGD的原理类似，区别在于每次随机选取一个样本j求梯度。

Yuerya.·2023-07-29 04:03

2019-03-17神经网络——optimizer

神经网络优化算法，通常有三种：小批量梯度下降法，随机梯度下降法和批量梯度下降法。

hhhhlyy·2023-07-28 12:49

深度学习：常用优化器Optimizer简介

深度学习：常用优化器Optimizer简介随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降SGD-MomentumSGDWAdamAdamW随机梯度下降SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，

cv-player·2023-07-28 11:48

【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现

文章目录一、SGD，随机梯度下降1.1、算法详解1）MBSGD（Mini-batchStochasticGradientDescent）2）动量法：momentum3）NAG(Nesterovacceleratedgradient

masterleoo·2023-07-28 08:57

深度学习讲稿(28)

5.6批量梯度下降法5.6.1PCA降维的意义在很多时候，我们需要综合使用随机梯度下降法和瀑布下降法的长处。这时往往数据量很大，一次计算所有的数据是非常耗费内存的。

山岳之心·2023-07-27 13:00

山东大学2022-2023深度学习期末回忆及复习建议

又是第一年闭卷考试的科目，考前备受煎熬~考试卷面100分，加权占总分50%一、名词解释1.梯度衰减2.分布式假设3.梯度消失4.随机梯度下降法二、简答题1.什么是损失函数，举出两种常用的损失函数2.池化是如何操作的

ponytaill·2023-07-27 05:52

哲哲的ML笔记（三十三：批量、随机梯度、小批量梯度下降）

随机梯度下降如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法来代替批量梯度下降法。

沿哲·2023-07-26 03:15

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新

Hilbob·2023-07-25 17:13

【动手学深度学习】Task03

有了范数惩罚项后，在小批量随机梯度下降中，线性回归中权重和的迭代方式更改为可见，范数正

逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic（tf.sigmoid）2.3tanh（tf.tanh）2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四、单、多输出感知机梯度4.1单层感知机4.2多层感知机4.3链式法则4.4多层感知机梯度4.5Himmelblau函数优化4.6FashionMNIST实战4.7TensorBoard

清园暖歌·2023-07-24 20:03

【深度学习笔记】随机梯度下降法

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Mini-batch2随机梯度下降法1Mini-batch

洋洋Young·2023-07-24 16:09

机器学习&&深度学习——随机梯度下降算法（及其优化）

梯度下降算法梯度下降法随机梯度下降法随机梯度下降算法的问题标准动量优化Nesterov动量优化梯度下降法梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

机器学习&&深度学习——线性回归

之前已经介绍过线性回归的基本元素和随机梯度下降法及优化，现在把线性回归讲解完：线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时，我们常希望能够同时处理小批量样本

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

强化学习（七） - 函数近似方法 - 随机梯度下降, 半梯度下降,及瓦片编码(Tile Coding)实例

函数近似方法7.1目标预测(VE‾\overline{VE}VE)7.2随机梯度下降和半梯度下降例7.1:1000态随机行走的状态收敛7.3线性近似7.4线性方法的特征构造7.4.1CoarseCoding

Stan Fu·2023-07-21 14:03

随机梯度下降法

梯度下降法的表达式如下，这个表达式使用了所有训练数据的误差：随机梯度下降法表达式：在随机梯度下降法中会随机选择一个训练数据，并使用它来更新参数。这个表达式中的k就是被随机选中的数据索引。

bboysky45·2023-07-21 12:17

机器学习经典面试题

其中假设函数是模型的计算形态，也即把x映射到y的f(x)；损失函数是指残差等学习方向；优化函数是指GD,SGD,mini-batch-GD,adam,牛顿法等优化方法。

cyc_twentyfive·2023-07-21 00:39

梯度下降（随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）

梯度下降（GradientDescent,GD）问题：一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b)，为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法：梯度下降1.随机梯度下降

Recheriring·2023-07-19 22:56

【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法

在sgd的实现代码中，使用到了withtorch.no_grad()：defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad

岁余十二.·2023-07-19 10:34

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

5.1nn.L1Loss5.2nn.SmoothL1Loss5.3nn.MSELoss5.4nn.BCELoss5.5nn.CrossEntropyLoss5.6nn.NLLLoss5.7nn.NLLLoss2d六、优化器Optim 6.1SGD

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:44

理解优化器(Optimizer)

本文完整地阐述了批量学习、在线学习两条路线的optimizer进化史本文只从感知上进行理解，不涉及数学推导，着重于记忆与理解，而非严肃的论文体本文为了从理解入手,改变了原论文中的公式形式文本结构文本结构源头：SGD

无数据不智能·2023-07-19 08:45

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。

mathlxj·2023-07-19 07:55

Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 笔记

作者使用了batch大小：8192，使用了256GPUs，在一个小时内训练了ResNet-50，并且得到了和256大小的batch同样的训练精度。2LargeMinibatchSGD通常来说，我们在训练有监督任务的时候，会最小化loss:是网络的参数，是训练集，就是损失函数。minibatchSGD就是在一个batch的训练集上，进行参数的更新：2.1LearningRatesforLargeMi

Junr_0926·2023-07-18 23:36

优化类问题建模解析

0、1动态优化模型：以时间为划分阶段的动态过程优化问题非线性规划模型：目标函数或约束条件中包括非线性函数多目标规划模型：目标函数不唯一，同时存在多个目标函数模型求解阶段基于梯度的求解算法：最速下降法、随机梯度下降

来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:04

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万

森大蔬·2023-07-18 21:46

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】优化策略（补充篇）

SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数，但深度神经网络往往包含大量的参数，这些参数并不是总会用得到。

林聪木·2023-07-18 09:28

SGD相似度代码设计上遇到的问题及解决方案

1.代码设计上遇到的问题及解决方案1.1遇到的问题在代码测试的过程中，发现代码报错，报错信息如下：IndexErrorTraceback(mostrecentcalllast)in3MF_SGD=ExplicitMF_Pearsion

hwang_zhic·2023-07-18 05:34

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（BackPropagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

深度学习奠基作之一：AlexNet

2012年，论文提出：图片增强(一种随机裁剪、一种通道融合)、Relu、Droupout、SGD、overlappooling监督学习、CNN英文阅读专业积累：high-resolutionimag

-小透明-·2023-07-16 23:28

动手学深度学习——线性回归（原理解释+代码详解）

目录1、线性回归2、线性回归模型2.1线性模型2.2损失函数2.2.1平方差损失函数2.2.2整个数据集上的损失函数2.3随机梯度下降2.4用模型进行预测3、线性回归的简单实现3.1生成数据集3.2读取数据集

緈福的街口·2023-07-16 22:29

动手学深度学习V2的笔记小记

自动求导两种方式：正向，反向内存复杂度：O(n)计算复杂度：O(n)线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差

骨子带刺·2023-07-16 16:27

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归我们这次使用随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并且绘制损失loss

星川皆无恙·2023-07-16 09:41

梯度下降算法

更新：随机梯度下降算法对每一个样本进行更新因为已知三组数据，range100次，且随机梯度下降算法每个样本更新一次，所以，一共w会更新300次，但是原梯度下降算法cost仅将三组算得梯度求均值再进行range100

Yuerya.·2023-07-15 12:58

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）-续

pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）-续上一次的代码博主看了，有两个小问题其实，一个是，SGD优化的时候，那个梯度应该初始化为0，还一个是我并没有用到随机生成batch

Mr Gao·2023-07-14 21:33

SGD原理及Pytorch实现

目录 1SGD 1.1原理 1.2构造 1.3参数详解——momentum✨1SGD损失函数是用来度量模型输出和真实值的偏差，损失函数越小，说明我们的模型效果越好，所以我们需要不停的最小化这个函数

白三点·2023-07-14 14:09

pytorch构建深度网络的基本概念——随机梯度下降

文章目录随机梯度下降定义一个简单的模型定义Loss什么是梯度随机梯度下降随机梯度下降现在说说深度学习中的权重更新算法：经典算法SGD：stochasticgradientdescent，随机梯度下降。

新兴AI民工·2023-07-14 09:40

常见的优化算法

常见的优化算法文章目录1.梯度下降法（batchgradientdensentBGD)2.随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3.小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD

WakingStone·2023-07-14 06:06

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

1.梯度下降算法（优化器）1.1原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为损失函数(LossFunction)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函

·2023-07-13 15:04

基于Scikit-learn的机器学习基本算法（二）梯度下降

梯度下降分为批量梯度下降和随机梯度下降。批量梯度下降根据数学推导，可通过代码直接实现。X_b=np.

刘爱玛·2023-06-24 11:17

举例说明什么是随机梯度下降算法

随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent,SGD）是一种优化算法，用于求解机器学习和深度学习中的目标函数的最小值。

阿里加多·2023-06-24 07:10

强化学习：随机近似与随机梯度下降

meanestimation 通过前面的学习，我们知道可以通过很多采样来求期望。而求xˉ\barxxˉ的方法由两种，一是直接将采样数据相加再除以个数，但这样的方法运行效率较低。第二种方法是迭代式的计算，即来几个数据就算几个数据，具体计算如下：随机近似法：Robbins-Monro(RM) 假设我们现在需要求解方程：g(w)=0g(w)=0g(w)=0那么就有两种情况，一种是函数表达式我们知道，

~hello world~·2023-06-23 21:58

深度学习记录1（线性回归的实现）

同时，对于模型的优化采用随机梯度下降。

手把手教你学AI·2023-06-23 20:40

优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系

优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。

帅帅帅.·2023-06-23 14:17

资源有限的大型语言模型的全参数微调

AI浩·2023-06-23 06:59

逻辑回归模型预测

给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过程。数

早安不安·2023-06-21 20:06

推荐频道

SGD随机梯度下降