SGD

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

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

一、几种算法优化器介绍1.SGD(随机梯度下降)原理：SGD是一种简单但有效的优化
微学AI·2023-11-24 18:15

深度学习的优化：理论和算法《Optimization for deep learning: theory and algorithms》论文阅读笔记-4.训练神经网络的通用算法

5.训练神经网络的通用算法前面讨论了一些神经网络的特定tricks，这些小技巧需要结合最优化方法，如SGD。通常我们希望得到一个快速且表现好的方法。
数据小新手·2023-11-24 12:18

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient
王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。优化器的选择对于模型的性能和收敛速度有很大影响，不同的优化器可能适用于不同的模型和数据集。
知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta
hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

如何选择深度学习优化器

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta
黑虎含珠·2023-11-23 12:20

【强化学习】使用近似方法的on-policy预测

目录Value-function逼近预测目标(VE‾)(\overline{VE})(VE)SGD和semi-SGD线性方法线性方法的特征构造多项式基（PolynomialBasis）傅里叶基一维状态n
sword_csdn·2023-11-23 01:48

Simulia 2022 新功能

达索系统针对增材制造各个环节在每一个版本中都有针对性的功能提升，目前针对创成式设计有GDE、SGD模块，在2022x版本中，为了提升创成式设计端的功能，发布了新的角色结构创成式优化工程师（OPZ），可以实
达索系统百世慧·2023-11-22 13:45

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络06

你还可以指定在训练和评估过程中计算出一系列其他的指标（作为一个列表输入）：model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",optimizer="sgd
苏小菁在编程·2023-11-21 19:49

【L2GD】: 无环局部梯度下降

ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式——局部和全局的结合目录1.背景介绍2.梯度下降GDSGDLGD3.L2GDL2GD创设局部GD和平均局部模型L2GD通信L2GD收敛证明L2SGD
恭仔さん·2023-11-17 09:46

自己动手实现一个深度学习算法——六、与学习相关的技巧

文章目录1.参数的更新1）SGD2）Momentum3）AdaGrad4）Adam5）最优化方法的比较6）基于MNIST数据集的更新方法的比较2.权重的初始值1）权重初始值不能为02）隐藏层的激活值的分布
千里之行起于足下·2023-11-16 06:14

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法
QomolangmaH·2023-11-16 04:48

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法
QomolangmaH·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法
QomolangmaH·2023-11-15 06:34

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-14 20:11

不同优化器的应用

简单用用，优化器具体参考深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)_哔哩哔哩_bilibili收藏版｜史上最全机器学习优化器Optimizer汇总
heyheyhey_·2023-11-13 23:46

CS224W6.2——深度学习基础

4.梯度下降4.1对于SGD的一些概念5.如何获得目标函数？5.1反向传播5.2非线性变换5.3MLP6.总结1.大纲这篇我们主要讲第一部分深度学习的基础。2.优化问题
阿牛大牛中·2023-11-12 16:04
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