SGD

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

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。
唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD
失舵之舟-·2023-12-30 05:32

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点
alstonlou·2023-12-28 23:12

优化算法2D可视化的补充

4.分析上图，说明原理（选做）1、为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？之所以会走"之字形"，是因为它在每次更新参数时只考虑当前的样本梯度。
Simon52314·2023-12-28 10:08

mongodb $lookup设置多个join条件, 按数组中某字段值对数据进行排序

它包含以下的文档，我需要对他进行分页、排序的查询{"nameCn":"商品1","prices":[{"_id":ObjectId("625ad3faac803944c8d7a6d0"),"currency":"SGD
不可L·2023-12-27 06:25

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

常用的优化器SGD：随机梯度下降这是一种基本的优化算法，通过迭代更新模型参
缘起性空、·2023-12-26 12:30

NNDL 作业12 优化算法2D可视化

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2.被优化函数编辑3.编程实现图6-1，并观察特征4.观察梯度方向5.编写代码实现算法，并可视化轨迹6.分析上图，说明原理（选做）7.总结SGD
几度雨停393·2023-12-24 18:05

优化算法2D可视化

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SGD算法：SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了
Simon52314·2023-12-24 18:04

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化SGD：随机梯度下降，每次迭代采集1个样本（随机）。AdaGrad算法：一种梯度下降法，是对批量梯度下降法的改进，但并不是对动量法的改进。
今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

机器学习优化器（公式+代码）

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。
New___dream·2023-12-23 06:59

大创项目推荐 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
laafeer·2023-12-21 21:51

神经网络：优化器和全连接层

SGD（随机梯度下降）随机梯度下降的优化算法在科研和工业界是很常用的。很多理论和工程问题都能转化成对目标函数进行最小化的数学问题。
是Dream呀·2023-12-21 11:08

Highway Networks网络详解

神经网络的深度对模型效果有很大的作用，可是传统的神经网络随着深度的增加，训练越来越困难，这篇paper基于门机制提出了HighwayNetwork，使用简单的SGD就可以训练很深的网络，而且optimization
will-wil·2023-12-21 01:05

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

随机梯度下降法前言正文代码实现可运行代码结果前言随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。
Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

深度学习优化器Optimizer-SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam、AdamW

Optimizer优化学习率learning  rate:α学习率learning\;rate:\alpha学习率learningrate:α防止除0的截断参数:ϵ防止除0的截断参数:\epsilon防止除0的截断参数:ϵt  时刻的参数:Wtt\;时刻的参数:W_{t}t时刻的参数:Wtt  时刻的梯度：gtt\;时刻的梯度：g_{t}t时刻的梯度：gtt  时刻的神经网络:f(x;Wt)t\;
Leafing_·2023-12-20 08:13

审视自己

不知道大家有没有这种感觉，就是当你在遇到难题时，你尝试解决他的时候，却发现自己像一只无头苍蝇，到处瞎撞，没有一个方向可言，顿时让我想到了SGD的那张图。
Vophan·2023-12-19 20:50

2018漆器的市场怎么样？

清代漆器描金福寿纹花觚估价SGD468,000-468,000成交价RMB2,577,089专场杂项专场拍卖时间2018-08-12拍卖公司新加坡圣淘沙国际拍卖公司拍卖会2018春季拍卖会元杨茂制剔犀菊纹盖盒估价
荒唐忆梦·2023-12-19 08:40

植物分类-PlantsClassification

label_smooth_val=0.1,num_classes=30,reduction=‘mean’,loss_weight=1.0五、optimizerlr=0.1,momentum=0.9,type=‘SGD
机器人图像处理·2023-12-18 09:53

BGD 实战

梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同梯度下降分三类：批量梯度下降BGD（BatchGradientDescent）、小批量梯度下降MBGD（Mini-BatchGradientDescent）、随机梯度下降SGD
阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:16

pytorch代码管理

torch.svdtorch.mmtorch.matmultorch.argsorttorch.view_as_complextorch.view_as_realtorch.splitunsqueezesqueezemasked_filltorch.einsumx.requires_grad_(True)torch.optim.SGD
一轮秋月·2023-12-17 07:47

AI全栈大模型工程师(二十三)用 PyTorch 训练一个最简单的神经网络

文章目录四、求解器五、一些常用的损失函数六、用PyTorch训练一个最简单的神经网络后记四、求解器为了让训练过程更好的收敛，人们设计了很多更复杂的求解器比如：SGD、L-BFGS、Rprop、RMSprop
AI_Maynor·2023-12-16 14:05

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

损失函数b.风险最小化准则3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题a.参数与超参数b.梯度下降法梯度下降法的迭代公式具体的参数更新公式学习率的选择c.随机梯度下降批量梯度下降法(BGD)随机梯度下降法(SGD
QomolangmaH·2023-12-16 08:10

4.PyTorch——优化器

下面就以最基本的优化方法——随机梯度下降法（SGD）举例说明。这里需重点掌握：优化方法的基本使用方法
沉住气CD·2023-12-15 20:27

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad
Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

26. 深度学习进阶 - 深度学习的优化方法

SGD上图中左边就是BatchGradientDescent，中间是Mini-BatchGradientDescent,最右边则是StochasticGradientDescent。
茶桁·2023-12-05 20:52

深度学习训练 tricks（持续更新）

droppath的作用待修改指数移动平均（EMA）SGD的momen
Cleo_Gao·2023-12-05 02:30

几种梯度下降方法之BGD

cost.jpg 下面简要介绍几种常用的“下山”方法：BGD、SGD、MBGD、Momentum、RMSProp、Adam、NAG、NAdam并做适当的对比。
yousa_·2023-12-04 22:03

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

被优化函数2.被优化函数3.分析各个算法的优缺点REF：图灵社区-图书(ituring.com.cn)深度学习入门：基于Python的理论与实现NNDL作业11：优化算法比较_"ptimizers[\"sgd
HBU_David·2023-12-04 15:07

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降SGD）。训练模型：使用训练数据集对模型进行训练
赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

深度学习毕设项目 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·2023-11-29 20:41

常用的优化器

常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、具有动量的SGD、RMSprop、AdaDelta和Adam等。
lock cylinder·2023-11-29 07:17

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类
macan_dct·2023-11-26 14:22

pytorch模型优化简介，未完结版

在这里，我们使用SGD优化器;此外，PyTorch中还有许多不同的优化器，如adam和RMSProp，它们可以更好地处理不同类型的模型和数据。复杂代码被封装在优化器里，我们调用的时候只需要给出简单参数
铁岭铁头侠·2023-11-25 13:42
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