mini-batch

PyTorch 之 DataLoader

通过DataLoader，使得我们在准备mini-batch时可以多线程并行处理，这样可以加快准备数据的速度。DataL
虔诚的树·2019-08-29 11:00

Deep Learning三种梯度下降方式：批量batch，随机stochastic，小批量mini-batch

批量梯度下降法（BatchGradientDescent）在每次更新参数时都会将全部数据集计算一遍。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢，计算量开销大，不支持在线学习。随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）每计算一个样本就更新一次参数。如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或
Carina_Cao·2019-07-29 18:12

pytorch的DataLoader 和 Dataset

接下来，我们就要弄明白怎么对数据进行预处理，然后加载数据，我们以前手动加载数据的方式，在数据量小的时候，并没有太大问题，但是到了大数据量，我们需要使用shuffle,分割成mini-batch等操作的时候
费马定理·2019-07-22 21:12

ubuntu之路——day9.1 深度学习超参数的调优

参数重要性：第一阶：α即learningrate第二阶：momentum中的β，hiddenunits的数量，mini-batch的大小第三阶：hiddenlayers的数量，learningratedecay
NWNU-LHY·2019-07-17 10:00

ubuntu之路——day8.5 学习率衰减learning rate decay

在mini-batch梯度下降法中，我们曾经说过因为分割了babybatch，所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的因此如果我们将学习率α逐渐变小，就可以使得在学习率α较大的时候加快模型训练速度，
NWNU-LHY·2019-07-16 16:00

ubuntu之路——day8.1 深度学习优化算法之mini-batch梯度下降法

所谓Mini-batch梯度下降法就是划分训练集和测试集为等分的数个子集，比如原来有500W个样本，将其划分为5000个babybatch，每个子集中有1000个样本，然后每次对一个mini-batch
NWNU-LHY·2019-07-16 11:00

BatchNorm作用*（加速收敛，提高泛化能力，即防止过拟合）

FeatureScaling和BatchNorm笔记https://shomy.top/2017/12/05/Feature-Scaling-Batch-Norm/加速收敛，因为神经网络本质上是学习数据的分布情况，而mini-batch
bl128ve900·2019-07-04 00:12

算法与机器学习面试

1.SGD,Momentum,Adagard,Adam原理答：SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
shenzhiping12·2019-06-18 14:33

深度学习笔记（10） 优化算法（二）

代表的是AdaptiveMomentEstimation基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起首先初始化，vdW=0，SdW=0，vdb=0，Sdb=0在第t次迭代中，要计算微分，用当前的mini-batch
氢键H-H·2019-06-05 08:03

李宏毅学习笔记8.Hello world of DL

文章目录前言Keras历史Keras的三板斧第一步：第二步：第三步：Mini-batch快在哪里？
oldmao_2001·2019-05-30 15:12

卷积神经网络的参数设定方法

卷积核个数激活函数的种类(常用的sigmoidtanhrelu,leakyrelu)池化方法的种类网络的层结构（卷积层的个数/全连接层的个数）Dropout的概率有无预处理有无归一化与训练有关的参数如下所示：Mini-Batch
笃静悟初·2019-05-30 15:34

深度学习中的优化算法

如何确定mini-batch的大小？64，128，256，。。。。。。
随风秀舞·2019-05-26 19:47

机器学习面试-数学基础

微积分SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
Happy丶lazy·2019-05-21 07:02

《李宏毅机器学习》task2

《李宏毅机器学习》task21.偏差和方差学习误差由偏差和方差而产生过拟合，欠拟合2.鞍点，全局最优和局部最优3.梯度下降Mini-Batch与SGDBatch与Mini-Batch，SGD的区别如何根据样本大小选择哪个梯度下降写出
devcy·2019-05-17 20:16

深度学习入门笔记手稿（九）mini-batch梯度下降

深度学习入门笔记手稿（九）mini-batch梯度下降mini-batch梯度下降特性mini-batch梯度下降数据特别大时在，在全部处理完全部数据之前，先让梯度下降处理一部分，算法速度会加快。
楚门.·2019-05-15 00:03

吴恩达deeplearning Lesson2 Week2

deeplearningLesson2Week2matlabpython细节matlab取整matlab无视警告python表示数组结尾pyhton表示乘方、开方courseranotebook打不开本地提交方法课程mini-batch
pu扑朔迷离·2019-05-09 16:45

PyTorch理解更多的神经网络优化方法

SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的
Jorah·2019-04-16 21:43

PyTorch理解更多的神经网络优化方法

SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的
Jorah·2019-04-16 21:43

pytorch scheduler.step() .to(device)

optimizer.step()和scheduler.step()的区别optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对
qq_39029148·2019-04-09 10:40

基于连接重要性的稀疏剪枝

singleshotnetworkpruningbasedonconnectionsensitivity"这篇文章提出了基于权重连接重要性（saliency）的剪枝方法，能够在深度模型训练之前（初始化阶段），通过mini-batch
Law-Yao·2019-03-22 16:02

批量（batch）、随机（stochastic）和小批量（mini-batch）梯度下降法

深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batchgradientdescent，批梯度下降。另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic
Ethiopia1024·2019-03-13 11:33

批量（batch）、随机（stochastic）和小批量（mini-batch）梯度下降法

深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batchgradientdescent，批梯度下降。另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic
Ethiopia1024·2019-03-13 11:33

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam
香菇不相识·2019-03-13 10:05

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam
Brook_icv·2019-03-13 10:00

Encoder-Decoder具体过程

不管是train还是inference阶段，为了效率都是一次输入一个mini-batch，所以需要为input定义一个int型rank=2的placeholder。？
jiaqi71·2019-02-22 14:07

【keras】神经网络调参

L1,L2Regularizationparameterlambda选择多大合适激励函数如何选择是否使用dropout训练集多大比较合适mini-batch选择多大学习率多少合适选择何种梯度
CallMeJacky·2019-02-19 17:10

TensorFlow衰减学习率tf.train.exponential_decay

加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learningratedecay)假设你要使用mini-batch梯度下降法,mini-batch数量不大,大概64或者128个样本
一位学有余力的同学·2019-02-18 22:16

机器学习优化算法 (Optimization algorithms)总结

文章目录批量梯度下降、随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降批量梯度下降（BGD）随机梯度下降（SGD）mini-batch随机梯度下降MomentumRMSpropAdam批量梯度下降、随机梯度下降与
Cris_Lee卡卡卡·2019-02-15 15:09

批大小、mini-batch、epoch的含义

批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（称为mini-batch或batch）数量：如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别代入网络，算出它们分别对应的参数调整值，然后将所有调整值取平均，作为最后的调整值
X_xxieRiemann·2019-01-26 20:55

Adam优化算法(Adam optimization algorithm)

1.初始化2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出和3.计算Momentum指数加权平均数4.用RMSprop进行更新5.计算Momentum和RMSprop的偏差修正6.更新权重Adam
bestrivern·2019-01-11 14:18

深度学习2

文章目录神经网络学习损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数公式数值微分举例神经网络学习机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据。训练数据也称为监督数据。
kobeboa·2019-01-11 10:32

pytorch实现textCNN

pytorch实现textCNN1.原理2.数据预处理2.1转换为csv格式2.2观察数据分布2.3由文本得到训练用的mini-batch数据3.模型4.训练脚本5.main函数6.引用1.原理2014
无所知·2018-12-17 23:32

[tf]完成一个简单的模型

当Session.run时，将通过feed_dict的字典提供一个mini-batch的样本数据集，从而自动推导出tf.placeholder的大小x=tf.placeholder(tf.float32
VanJordan·2018-12-13 19:41

CNN中的dropout理解

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何
Charles_TheGod·2018-12-07 17:54

Pytorch Loss funtion介绍

Lossfunctions基本用法：criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数计算出来的结果已经对mini-batch
极客Array·2018-11-22 14:53

【深度学习】基于im2col的展开Python实现卷积层和池化层

首先，我们先来看看批量数据，是如何计算的二、批处理在神经网络的处理中，我们一般将输入数据进行打包批处理，通过批处理，能够实现处理的高效化和学习时对mini-batch的对应自然，我们也希望在卷积神经网络的卷
Daycym·2018-11-07 19:40

【深度学习】基于im2col的展开Python实现卷积层和池化层

首先，我们先来看看批量数据，是如何计算的二、批处理在神经网络的处理中，我们一般将输入数据进行打包批处理，通过批处理，能够实现处理的高效化和学习时对mini-batch的对应自然，我们也希望在卷积神经网络的卷
Daycym·2018-11-07 19:40

【深度学习】Python实现2层神经网络的误差反向传播法学习

首先我们回顾下神经网络的学习步骤如下：从训练数据中随机选择一部分数据（mini-batch）计算损失函数关于各个权重参数的梯度将权重参数沿梯度方向进行微小的更新重复以上步骤下图为2层神经网络，图中红色表示每层的名称
Daycym·2018-11-06 14:47

深度学习（二十九）——Normalization进阶, CTC

BatchNormalization从上图可以看出，BN是对inputtensor的每个通道进行mini-batch级别的Normalization。
antkillerfarm·2018-11-05 11:25

【深度学习】Python实现基于数值微分的神经网络的学习

神经网络的学习步骤1、mini-batch从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。
Daycym·2018-11-04 21:02

梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（3）小批量随机梯度下降法（mini-batch SGD ）

前言梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（0）线性回归问题梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（1）批量梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（2）随机梯度下降法（SGDStochasticGradientDescent）梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（
Lane Phoebe·2018-10-21 20:19

pytorch学习笔记(1)-optimizer.step()和scheduler.step()

optimizer.step()和scheduler.step()的区别optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对
_rookie_coder·2018-10-18 18:17

超参数 调优、批量归一化、编程框架

HyperparametertuningTuningprocessimage.png对于大多数学习算法应用学习速率α是需要调优的超参数中最重要的一个没有之一除了α我接下来会调整的一些超参数也许是动量项0.9是一个不错的默认值还会调整Mini-Batch
Simple_isBeauty·2018-10-13 21:16

Optimization algorithms优化算法

1.Mini-batchgradientdescent将训练集拆分成小批量，比如一个小批样例只有1000个训练样例image.png小批量梯度下降，每次只对一个小批样例进行计算mini-batch的大小就等于
Simple_isBeauty·2018-10-13 21:46

吴恩达机器学习（十五）大规模机器学习（Batch、Stochastic、Mini-batch gradient descent、MapReduce）

目录0.前言1.StochasticGradientDescent2.Mini-batchGradientDescent3.MapReduce4.在线学习（onlinelearning）学习完吴恩达老师机器学习课程的大规模机器学习，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~0.前言已知梯度下降算法，当数据集很大时，每
I can丶·2018-10-13 16:38

NumPy实现简单的神经网络分析Mnist手写数字库（四）之建立神经网络

手写数字库（四）之建立神经网络建立神经网络引言神经网络简介目的结构初始化网络结构和参数网络结构初始化参数建立正确维度的矩阵初始化参数初始化权重初始化偏置调用函数小节建立神经网络引言在上一节-划分迷你批(mini-batch
choco_mil·2018-09-23 11:10

Pytorch（五）入门：DataLoader 和 Dataset

接下来，我们就要弄明白怎么对数据进行预处理，然后加载数据，我们以前手动加载数据的方式，在数据量小的时候，并没有太大问题，但是到了大数据量，我们需要使用shuffle,分割成mini-batch等操作的时候
嘿芝麻·2018-09-22 09:55

NumPy实现简单的神经网络分析Mnist手写数字库（三）之划分迷你批（mini-batch）

NumPy实现简单的神经网络分析Mnist手写数字库（三）之划分迷你批（mini-batch）划分迷你批（mini-batch）引言迷你批（mini-batch）简介经典梯度下降随机梯度下降迷你批梯度下降划分迷你批迷你批的使用要点迷你批的划分
choco_mil·2018-09-21 16:14

Coursera机器学习课程笔记（十）

Coursera机器学习课程笔记（十）1、不同的梯度下降算法课程中介绍了三种不同的梯度下降算法，分别是批量(batch)梯度下降算法，小批量(mini-batch)梯度下降算法，随机(stochastic
严格性戒奶戒糖者·2018-09-14 14:53

详解 | Dropout为何能防止过拟合？

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。
AI科技大本营·2018-08-22 17:30
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