SGD

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

Python实现梯度下降法

梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD

闲人编程·2024-09-14 23:35

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt

2401_85743969·2024-09-10 18:46

在下小天n·2024-09-05 13:33

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

该研究首先从理论上分析了FQT，重点关注了如Adam和随机梯度下降（SGD）等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现，那就是FQT收敛

量子位AI·2024-09-02 22:16

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的

UnknownBody·2024-09-01 20:46

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

梯度下降法主要有两种变体：批量梯度下降（BatchGradientDescent,BGD）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）。这两者在如何计算梯度并更新模型参

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

keras.optimizers优化器中文文档

(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd

地上悬河·2024-03-29 09:44

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

X.AI666·2024-02-19 23:48

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent

何处闻韶·2024-02-15 08:11

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

fast.ai 机器学习笔记（四）

使用SGD优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

计算机设计大赛深度学习+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

iuerfee·2024-02-06 09:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

互联网加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·2024-02-04 07:55

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法

少云清·2024-02-03 06:23

宁舍家财万贯，不舍钧窑一片。现在的钧窑到底怎么样？

金钧窑红斑三足炉估价SGD388,000-388,000成交价RMB2,255,022专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期此炉造型秀美，釉色莹润

荒唐忆梦·2024-01-31 17:09

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).__init__()#矩阵的维度（dimensions）self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8),nn

不会写代码！！·2024-01-31 07:38

第1周学习：深度学习和pytorch基础

二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、SGD和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材：北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能，机器学习，深度学习之间的关系理解

随风漂流l·2024-01-28 21:03

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

SGD

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度,沿梯度的反向更新参数,重复多次,从而逐渐靠近最优参数,这个过程称为随机梯度下降_(stochasticgradientdescent_),简称SGD6.1.1

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

近几年陨石的市场怎么样?

石铁陨石估价SGD982,000-982,000成交价RMB11,812,020专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期铁陨石估价SGD420,000

荒唐忆梦·2024-01-23 06:06

深度学习中的优化算法

本文尝试通过一个框架来梳理深度学习中的常用优化算法，即从SGD到NAdam。整体框架我们设待学习参数为w,目标函数为f(w)，初始学习率为α。

小蛋子·2024-01-21 14:27

Python：最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明）+ 训练结果可视化+ 模型可视化

#2.torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包#3.torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库#4.torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等

深耕智能驾驶·2024-01-20 20:03

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

优化器探讨了随机梯度下降（SGD）、Adam、R

M.D·2024-01-20 06:56

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learningrate都是相同的，如果数据是稀疏的，则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神经网络之所以比较难训练，并不是因为容易进入局部最小，而是因

AI小白龙*·2024-01-17 22:08

adam优化器和动量

原始的SGD加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛）AdaGrad与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。

潇洒哥611·2024-01-17 06:15

参数优化器

lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：计算t+1时刻的参数：一阶梯度：与梯度相关的函数二阶动量：与梯度平方相关的函数SGD

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

从零开始训练神经网络

我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。一个循环表示epoch数，即我遍历整个数据集的次数，第二个循环用于逐个遍历每个观察值。

AI-智能·2024-01-16 10:42

用Pytorch实现线性回归模型

学习器训练：确定模型（函数）定义损失函数优化器优化（SGD）之前用过Pytorch的Tensor进行Forward、Ba

chairon·2024-01-16 08:49

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反

絮沫·2024-01-15 10:49

详解深度学习中的常用优化算法

说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。

程翠梨·2024-01-12 18:37

竞赛保研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·2024-01-11 07:49

AlexNet论文精读

使用SGD（随机梯度下降）来训练，每个batch128，动量为0.9，权重衰减为0.0005（防止过拟合，

warren@伟_·2024-01-11 02:02

pytorch分层学习率设置

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay

data-master·2024-01-10 10:35

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新

jcfszxc·2024-01-09 09:49

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降（SGD

Green Lv·2024-01-08 15:40

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

NNDL 作业12-优化算法2D可视化 [HBU]

24秋学期】NNDL作业12优化算法2D可视化-CSDN博客目录简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑深度学习中的优化算法总结-ZingpLiu-博客园(cnblogs.com)SGD

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:23

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

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