SGD 第5页

【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD

敲代码两年半的练习生·2023-08-16 19:24

FAST-RCNN论文解读

FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch采样RoI池化层的反向传播SGD

enginelong·2023-08-16 10:42

Adam等机器学习深度学习主流优化算法简析

深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程，目前Adam应该是最常用的优化算法。为什么需要优化算法？

caizd2009·2023-08-15 11:40

回归与聚类算法————线性回归

GradientDescent3.3回归性能评估4，波士顿房价预测案例5，两种优化算法的对比6，其他优化方法6.1梯度下降(GradientDescent)GD6.2随机梯度下降(Stochasticgradientdescent)SGD6.3

荷泽泽·2023-08-14 08:59

Bag of tricks for Image Classification with CNN

Large-batchtrainingLinearscalinglearningratee.g.ResNet-50SGD256batchsize0.1learningrateinitlearning.wherebisthebatchsizeLearningratewarmupatthebeginning

MadCoder·2023-08-14 02:01

c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)

是上下文的词语的词向量投影层：对其求和，所谓求和，就是简单的向量加法输出层：输出最可能的word沿着哈夫曼树找到对应词，每一次节点选择就是一次logistics选择过程，连乘即为似然函数对每层每个变量求偏导，参考sgd

weixin_39521808·2023-08-13 22:25

Pytorch深度学习-----优化器详解（SGD、Adam、RMSprop）

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----

-希冀-·2023-08-10 01:35

机器学习（15）——优化算法

文章目录前言1梯度下降算法1.1BGD1.2SGD1.3MBGD2基于动量的优化算法2.1基于动量的SGD2.2基于NAG的SGD3自适应优化算法3.1AdaGrad3.2RMSProp3.3Adam4

八岁爱玩耍·2023-08-08 18:41

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

∙Stochasticgradientdescent(SGD):∙Randomlysampleatransitio

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

4_回归算法（算法原理推导+实践）

线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法（BGD）5.3随机梯度下降算法（SGD

少云清·2023-08-07 21:52

d2l 线性回归的简洁实现

文章目录线性回归的简洁实现1.生成数据集2.调用框架现有api来读取数据3.使用框架预定义好的层4.初始化模型参数5.均方误差6.实例化SGD实例（优化算法）7.训练线性回归的简洁实现上一节张量：数据存储

树和猫·2023-08-07 02:34

Tensorflow.js 2.0代码尝试

model=tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:1,inputShape:[1]}));model.compile({optimizer:'sgd

小小酥XX·2023-08-04 08:35

jerwey·2023-08-02 08:37

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

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（SGD

_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

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

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）

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（StochasticGradientDescent,SGD

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

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

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

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

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

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

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

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

【深度学习】5-1 与学习相关的技巧 - 参数的更新（Momentum，AdaGrad, Adam ）

SGD在前面，为了找到最优参数，我们将参数的梯度(导数)作为了线索，使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数

loyd3·2023-06-20 20:35

pytorch神经网络及训练(一)

pytorch神经网络及训练（一）随机梯度下降算法随机梯度下降算法（SGD）是对梯度下降算法的一种改进。直观上SG的方法可能效率上更优。

程序小旭·2023-06-18 01:32

L2正则与权重衰减

二者的联系：（下面会证明）在不引入动量的SGD系优化器中，权重衰减完全等价于L2正则。对于引入动量的SGD优化器中，权重衰减约等于L2正则

zkccpro·2023-06-17 11:13

常见优化器详解

优化器目前有两种主流优化器：随机梯度下降系（StochasticGradientDescent,SGD）和Adam系。

zkccpro·2023-06-17 11:13

torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR用法

importcv2importtorch.nnasnnimporttorchfromtorchvision.modelsimportAlexNetimportmatplotlib.pyplotasplt#定义2分类网络steps=[]lrs=[]model=AlexNet(num_classes=2)lr=0.1optimizer=torch.optim.SGD

dxz_tust·2023-06-17 06:46

Pytorch模型保存与加载模型继续训练

my_net=VisionTransformer()n_epoch=200lr=0.001optimizer=optim.SGD(my_net.parameters()

ToLiveXX·2023-06-16 16:29

【MeZO】学习笔记

MeZO可以与其他基于梯度的优化器结合使用，例如带动量的SGD或Adam优化器

songyuc·2023-06-16 14:39

【MeZO】《Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes》译读笔记

MeZO可以与其他基于梯度的优化器结合使用，例如带动量的SGD或Adam优化器。MeZO可以与全参数微调和参数高效微调技术兼容，

songyuc·2023-06-16 13:37

【机器学习】名词整理

1.5loss/损失函数1.6梯度下降法1.7优化器1.8kernel/内核1.9filter/滤波器1.10padding/填充二、激活函数2.1Softmax函数2.2Relu函数三、优化器/优化算法3.1SGD

半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

神经网络优化器之随机梯度下降法的理解

随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降方法，在每次更新时用1个样本，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本，由于计算得到的并不是准确的一个梯度，因而不是全局最优的。

zhengudaoer·2023-06-13 19:55

编译boost库工程

我仔细的在C:\boost_1_64_0目录下搜索了一下，根本就没有libboost_regex-vc140-mt-sgd-1_64.lib这个库文件，那咋办，找教程编译呗编译boost库工程的是一个叫

vv1025·2023-06-12 06:52

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