SGD

【Pytorch学习笔记】zero_grad梯度清零示例

文章目录前言一、分步示例代码1.引入库2.创建数据进行sgd梯度下降3.参数组，第一个参数(w1)的梯度4.执行zero_grad()之后，参数w1的梯度二、完整示例代码总结前言梯度清零示例，打印可视化
秋天的波·2022-12-03 04:49

深度学习总结

关于调参刷榜的时候，先用adam自动调节，最后几轮的时候用SGD算法，手动一点点调参。如果写自己的项目，需要自己写神经网络么？no！肯定是用现成的模型。
在下六斤·2022-12-02 19:00

PyTorch四种常用优化器测试

PyTorch四种常用优化器测试SGD、SGD（Momentum)、RMSprop、Adamimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt
想成为风筝·2022-12-02 17:17

优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam

优化器根据优化点不一样可分为三类：基本的梯度下降法包括：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（SGD）动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法
zhaosuyuan·2022-12-02 17:17

CV复习：常用优化器总结

梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent
pomelo33·2022-12-02 17:46

每日一问06——常用的优化器（Optimizer）有哪些？该如何选择？

SGD通常训练时间最长，但是在好的初始化和学习率调度方案下，结果往往更可靠，但是SGD容易困在鞍点，这个缺点也不能忽略。
白羊by·2022-12-02 17:46

torch笔记十 | 4种经典优化器效果的比较

学自莫凡PYTHON1.实验结果在同一神经网络中，分别使用4种经典的优化器：SGD、Momentum、RMSprop和Adam实现数据的拟合。训练过程中的误差loss的变化曲线如下图所示。
Hygge MrYang·2022-12-02 17:16

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

1.1SGDSGD全称StochasticGradientDescent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。1.2SGDMSGDM即为SGDwithmomentum，它加入了动量机制，1986年提出。如上所示，当前动量V由上一次迭代动量，和当前梯度
blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

8.优化器

文章一、优化器1.SGD(Stochasticgradientdescent)2.Momentum3.NAG(Nesterovacceleratedgradient)4.Adagrad5.RMSprop6
booze-J·2022-12-02 17:14

常用的优化器合集

目录一、优化器二、各优化器1、梯度下降法1.1梯度下降（GD）1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、
小wu学cv·2022-12-02 17:44

层标准化详解（Layer Normalization）

对于前向神经网络应用BatchNorm，使用简单SGD优化器，训练速度也能有较大提升。
十里清风·2022-12-02 13:45

机器学习中最优化算法总结（理论+实践）

相信很多人把优化算法直接填上Adam，然后发现准确率不错，但是如果想真正研究机器学习，光会用是远远不够的，下面介绍目前机器学习中主流的优化算法：文章目录0、引言1、梯度下降1.1传统梯度下降1.2随机梯度下降（SGD
努力改掉拖延症的小白·2022-12-02 07:37

Pytorch中optimizer类初始化传入参数分析（分析源码）

今天在跟随沐神的课看见了以前没见过SGD参数传入方式（才学没多久，见识浅陋）：trainer=torch.optim.SGD([{'params':params_1x},{'params':net.fc.parameters
小廖磨洋工·2022-12-02 06:27

Pytorch框架学习个人笔记3---梯度下降

文章目录前言一、算法原理回顾二、代码实现2.1代码示例2.2结果展示三、算法改进（SGD）3.1改进原因3.2SGD3.3改进后的代码实现总结前言这一讲是关于梯度下降算法及其改进的讲解，在NLP课程的往期博客中
疯_feng·2022-12-02 05:42

深度学习之环境配置 jupyter notebook

多层感知机卷积神经网络：LeNet,AlexNet,VGG,Inception,ResNet循环神经网络：RNN,GRU,LSTM,seq2seq注意力机制：Attention,Transformer优化算法：SGD
彭祥.·2022-12-01 19:40

pytorch：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()、net.parameters()、requires_grad

其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器。
开心邮递员·2022-12-01 15:50

torch.optim 中的优化器

优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新,常用优化器有SGD，RMSprop，Adam等。优化器初始化时传入传入模型的可学习参数，以及其他超参数如lr，momentum等。
在西湖雾雨中起舞·2022-12-01 14:05

Pytorch：optim.zero_grad()、pred=model(input)、loss=criterion(pred,tgt)、loss.backward()、optim.step()的作用

loss.backward()；optimizer.step()model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD
u013250861·2022-12-01 08:42

吴恩达机器学习笔记60-大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

一、随机梯度下降算法之前了解的梯度下降是指批量梯度下降；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（SGD）来代替批量梯度下降法。
weixin_34122810·2022-12-01 07:33

神经网络调参技巧：warmup策略

有一些论文对warmup进行了讨论，使用SGD训练神经网络时，在初始使用较大学习率而后期改为较小学习率在各种任务场景下都是一种广为使用的做法，在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释。
炼丹笔记·2022-12-01 00:58

epoch和iteration的区别

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；（2）iteration：1个iteration等于使用
冷落清秋节·2022-11-30 21:02

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

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iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本epoch(迭代次数)1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次
ACMSunny·2022-11-30 21:31

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。
Just Jump·2022-11-30 21:31

深度学习Day03

SGD五大算法大的gradient会被小的牵制
非畅6 1·2022-11-30 19:59

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

经典MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer=optim.SGD
AndSonder·2022-11-30 17:55

pytorch softmax回归【从零实现+简洁实现】

文章目录一、前言二、实现1.加载并测试数据集2.从零实现2.简洁实现一、前言从零实现构造数据集迭代器实现模型初始化超参数定义softmax操作定义损失函数【交叉熵CrossEntropyLoss】定义优化算法SGD
什么都干的派森·2022-11-30 14:42

跟李沐学AI：实用机器学习 | 第九章

虽然SGD在参数调得好的情况下模型效果会优于Adam，但是Adam相比于SGD，相对来说对超参数没那么敏感，调参方便一些。
ZzzGo!·2022-11-30 11:10

pytorch人工神经网络基础：线性回归神经网络(nn.Module+nn.Sequential+nn.Linear+nn.init+optim.SGD)

线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。神经网络算法的1准备工作
hustlei·2022-11-29 11:29

pytorch优化器: optim.SGD && optimizer.zero_grad()

SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法    要使用torch.optim，你必须构
ZwaterZ·2022-11-29 10:09

深度学习基础——week2

CostFunction)Eg:回归损失：均方误差（MSE），平均绝对值误差（MAE）分类损失：交叉熵损失，hingelossStep3:找到一个合适的优化函数，更新参数反向传播（BP）,随机梯度下降（SGD
-meteor-·2022-11-29 10:37

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1小批量梯度下降步骤3.2BatchsizeandTrainingSpeed4常用梯度下降法（BGD，SGD
算法黑哥·2022-11-29 08:26

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录目标函数三种梯度下降优化框架1、BGD、SGD、mini_batch2、**优缺点对比：**3、**问题与挑战：**优化梯度下降法1、动量梯度下降法（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient
hellobigorange·2022-11-29 08:20

SGD+minibatch学习

其过程可描述为：,引自该链接（如何理解随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）？
sjz4号q·2022-11-29 08:19

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现1.什么是mini-batch梯度下降2.mini-batch梯度下降算法的伪代码3.为什么要使用mini-batch梯度下降算法4.比较BGD,SGD
Donreen·2022-11-29 08:44

使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。

原因分析：原因是因为自己使用的优化方法是Adam，Vgg16网络中的大量参数，只需使用SGD并调整学习速率，效果就很好，使用Adam会没有任何效果的。解决方案：把优化方法换成SGD，效果就好了。
文文戴·2022-11-29 07:44

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking--论文阅读

但是，跟踪的目标是未知的，需要在线的执行SGD来
gbc000001·2022-11-29 06:13

optimizer.state_dict()和optimizer.param_groups的区别

参考pytorch包含多种优化算法用于网络参数的更新，比如常用的SGD、Adam、LBFGS以及RMSProp等。
阿派派大星·2022-11-29 01:50

【深度学习】AdaGrad算法

其他更新学习率的方法梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习
qq_43520842·2022-11-28 13:13

深度学习中的优化算法之MBGD

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/75351323介绍过梯度下降，常见的梯度下降有三种形式：BGD、SGD、MBGD，它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度
fengbingchun·2022-11-28 13:41

深度学习中的优化算法之AdaGrad

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-BatchGradientDescent(MBGD)
fengbingchun·2022-11-28 13:38

机器学习之梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）

目录基本原理梯度下降法（GradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）
leboop-L·2022-11-28 07:22

mmlab中学习率优化参数整理

mmlab中学习率优化参数整理optimizer=dict(type='SGD',lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)lr_config=dict(policy
灰太狼241·2022-11-28 06:54

如何读论文（李沐）

对比SGD和ResNet虽然层数很深，但是模型复杂度
阿尼亚要好好读书呀·2022-11-28 04:56

机器学习-线性模型-线性回归

损失函数：3.求解参数W^=argminw(L(W))\quad\widehat{W}=\underset{w}{argmin}(L(W))W=wargmin(L(W))3.1直接求闭式解3.2梯度下降（SGD
勤奋的boy·2022-11-27 22:59

模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】

lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidd
u013250861·2022-11-27 17:31

pytorch手动加入正则

的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)optimizer=optim.SGD
YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

PyTorch深度学习实践概论笔记5-用pytorch实现线性回归

主要会介绍nn.Module，如何构造自己的神经网络；如何构造loss函数；以及如何构造sgd优化器。0Revision回顾之前的课程，解决问题的步骤是构造模型、损失函数和优化器。
双木的木·2022-11-27 07:53

【PyTorch】PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()使用

optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD
Xhfei1224·2022-11-27 06:00

2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning

合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入
是汤圆啊·2022-11-27 02:16

如何判断一个面试者的深度学习水平

，Adam对于SGD做了哪些改进，交叉熵损失公式是什么；了解常见的评价指标以及他们的区别；accury和
Yian@·2022-11-26 23:52
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