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BatchNorm2d原理、作用及其pytorch中BatchNorm2d函数的参数讲解

BN原理、作用：函数参数讲解：BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)1.num_features

LS_learner·2020-08-19 00:16

【学习笔记】Pytorch深度学习—学习率调整策略

Pytorch的六种学习率调整策略学习率调整策略总结前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量、weight_decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。

白桃乌龙茶·2020-08-19 00:16

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数

雷恩Layne·2020-08-18 16:54

CS231N Assignment 2 Batch Normalization

CS231NAssignment2BatchNormalization作业running_meanandrunning_var:每次更新runningmean相当于把之前的值衰减一些(*momentum

逐水草而居的造轮人·2020-08-17 16:54

斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记五：Batch Normalization（以及Layer Normalization）

一种是采用更加精巧的优化方法，如SGD+momentum,RMSProp,orAdam。另一种方法是改变网络的结构，使其更加易于训练。BatchNormalization就是这样一种方法。

持久决心·2020-08-17 15:21

Day9 深度学习入门

常见的有以下四种：SGD(stochasticgradientdescent)、Momentum、AdaGrad、Adam。

「已注销」·2020-08-17 14:39

#cs231n#Assignment2：BatchNormalization.ipynb

BatchNormalization.ipynbBatchNormalizationOnewaytomakedeepnetworkseasiertotrainistousemoresophisticatedoptimizationproceduressuchasSGD+momentum

LiuSpark·2020-08-17 11:53

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（七）：ResNet18网络结构

:Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum

lockonlxf·2020-08-17 01:55

加速神经网络训练优化器 optimizer

更新参数的方式w+=-lr*dxlr是学习率，dx是校正值2.Momentum更新参数的方式m=b1*m

Gloria_song·2020-08-16 10:53

梯度下降优化算法(优化器Momentum,Adagrad,Adadelta,Adam)

1、前言梯度下降是神经网络优化应用最多的算法。梯度下降法分成三类，batchGD，stochasticGD，mini-batchGD.三者分别是使用全量样本、随机一个样本、部分样本计算梯度。普通的mini-batchGD,不能保证好的收敛。一些挑战如下：选择好的学习率；学习率规划，在拟合后期，尽量减少学习率；尽量避免在非凸函数（神经网络）时陷入局部最优。以下是梯度下降优化算法介绍：2、动量（Mom

rosefunR·2020-08-16 08:44

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（五）-使用现代经典模型提升性能

Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum

快乐成长吧·2020-08-16 07:16

梯度下降优化器

梯度下降优化器Momentum如果在峡谷地区(某些方向较另一些方向上陡峭得多，常见于局部极值点)，SGD会在这些地方附近振荡，从而导致收敛速度慢。这种情况下，动量(Momentum)便可以解决。

陈熊贵 Evers Chen·2020-08-16 06:50

ATOM 网络模型（ResNet18）

:Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum

xwmwanjy666·2020-08-16 04:33

Pytorc_Task6

1.优化方法1.Momentum(冲量)在普通的梯度下降法x+=v中，每次x的更新量v为v=-dx*lr，其中dx为目标函数func(x)对x的一阶导数。

haisong chen·2020-08-15 22:18

小全读论文《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》(MoCo)

小全读论文《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning》1.浅谈无监督问题1.1什么是无监督问题？1.2图片无监督问题有什么意义？1.3图片无监督问题的难点是什么呢？2.MoCo（本文方法）2.1前备知识2.2本文Motivation2.3方法MomentumContrast2.3.1Dictionaryasaqueue2

FatMigo·2020-08-15 21:10

HW4调参数据记录

HW4调参数据记录problem3parta:problem3parta:lr=0.001,momentum=0.3,accuracyTest=0.4lr=0.001,momentum=0.3,accuracyTest

Squ!rrel·2020-08-15 12:46

基于改进YOLO算法的夜间车辆检测

car.cfg：[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch=64subdivisions=4width=512height=512channels=3momentum

ghang35·2020-08-14 13:34

NLP面试题总结（包含8种优化器简介）.03

介绍一下几种优化器1.1SGD(StochasticGradientDescent)1.2BGD（BatchGradientDescent）1.3MBGD（Mini-BatchGradientDescent）1.4Momentum1.5Adagrad

fly_Xiaoma·2020-08-14 08:09

冲量（momentum）的原理与Python实现

冲量（momentum）的原理与Python实现前言参考：https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb梯度下降法（GradientDescent）是机器学习中最常用的优化方法之一

ShellCollector·2020-08-14 03:48

使用better-scroll无法进行无缝切换的原因与自动播放的冲突、与fastclick的点击冲突

$refs.slider,{scrollX:true,scrollY:false,momentum:false,snap:true,snapLoop:this.loop,snapThreshold:0.3

Pluto_ung·2020-08-13 23:04

SGD/Momentum/Nesterov

今天看pytorch的SGD发现了关于SGD的三种扩展，分别是SGD,Momentum,Nesterov下面整理一下三个的原理和区别：SGDStochasticGradientDescentparam-

XHPlus+·2020-08-13 23:12

pytorch学习：动量法momentum

关于动量法的原理这里不写了，参考别的文章：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/76270707以下是代码实现：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunSep215:54:062018@author:www"""importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimp

xckkcxxck·2020-08-13 23:53

PyTorch的Optimizer训练工具

例如：optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=

Steven·简谈·2020-08-13 22:03

Pytorch优化器-Optimizer

函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向上的变化率梯度：一个向量，方向为方向导数取得最大值的方向pytorch中的optimizer基本属性：default：优化器超参数state:参数的缓存，如momentum

Always066·2020-08-13 22:03

SGD，Adam等优化器整理使用

优化器的比较几种常见优化器SGD（StochasticGradientDescent）Mini-batchGradientDescent改进版优化器momentum动量AdagradAdadeltaRMSpropAdam

滴滴滴'cv·2020-08-13 21:53

SGD ,Adam,momentum等优化算法比较

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。优化算法通用框架：首先定义：待优化参数：w，目标函数：f(w)，初始学习率α。而后，开始进行迭代优化。在每个epocht：1）计算目标函数关于当前参数的梯度；2）根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量；3）计算当前时刻的下降梯度；4）根据下降梯度进行更新。各个优化算法在步骤

JY-Justin·2020-08-13 21:50

深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种

oldbalck·2020-08-13 21:25

深度学习常见策略总结(优化器选择，防止过拟合策略）

1.优化器的选择关于深度学习各种优化器的介绍和对比在网上有很多图文并茂的讲解，比如我上一篇博文转载的文章：深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG

Briwisdom·2020-08-13 19:58

深度学习中的优化器

再根据这个误差来更新权值批量梯度下降法：从总样本中选取一个批次（batch）（例如10000个样本，随机选取1中的100个样本作为batch），然后计算这个batch的总误差，再根据这个误差来更新权值随机梯度下降法：带Momentum

tonydandelion2014·2020-08-13 19:22

深度学习笔记-14.各种优化器Optimizer的总结与比较

优化器的作用：二、各种优化器介绍2.1梯度下降法(GradientDescent)2.1.1标准梯度下降法(GD)2.1.2.批量梯度下降法(BGD)2.1.3随机梯度下降法(SGD)2.2动量优化法2.2.1Momentum2

业余狙击手19·2020-08-13 19:01

各类优化方法总结（从SGD到FTRL）

目录目录各类优化方法总结1.SGD2.Momentum3.Nesterov4.Adagrad5.Adadelta6.Adam7.FTRL参考资料各类优化方法总结为了方便描述，假设第tt轮要更新的某参数是

蕉叉熵·2020-08-13 18:00

深度学习各类优化器详解（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）

深度学习梯度更新各类优化器详细介绍文章目录深度学习梯度更新各类优化器详细介绍一、前言：二、梯度下降变形形式1、批量归一化（BGD）2、随机梯度下降（SGD）3、小批量梯度下降（MBGD）三、梯度下降遇到的困难四、梯度下降优化算法1、动量（momentum

恩泽君·2020-08-13 18:49

DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较

DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较目录四种最优化方法简介优化器案例理解输出结果设计思路核心代码四种最优化方法简介

一个处女座的程序猿·2020-08-13 17:03

深度学习总结二：优化器

深度学习总结二：优化器梯度下降momentumAdaRMSPropAdam对应代码梯度下降逻辑回归代码附梯度下降w变化曲线用于对比momentum动量法，原理在于一个方向的速度可以积累，而且越积累越大；

su_poplar·2020-08-13 17:37

激活函数与优化器算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

目录一、在神经网络中为什么要使用激活函数呢？激活函数：ReLULeakyReLUSigmoidtanhsoftmax二、优化算法1.批量梯度下降：2.随机梯度下降：3.mini-batch梯度下降：4.改进的梯度下降算法：5.NesterovAcceleratedGradient6.Adagrad（Adaptivegradientalgorithm）补充：指数加权平均7.Adadelta8.RMS

展希希鸿·2020-08-13 16:46

【DNN】模型的优化方法汇总--原理--优缺点--适用场景(Adagrad、ADAM、FTRL)

优化方法概述1SGD2Momentum3.Adagrad4.AdaDelta/RMSProp5.ADAM(AdaptiVeMomentEstimation)6.LazyAdam7.Madam到底是用Adam

凝眸伏笔·2020-08-13 16:49

pytorch权重初始化

Sequential((conv0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(norm0):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum

安静到无声·2020-08-13 15:20

pytorch 优化器(optim)不同参数组，不同学习率设置

loss2.清空梯度3.反传梯度4.更新参数optim的完整流程cifiron=nn.MSELoss()optimiter=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum

junqing_wu·2020-08-13 15:50

Pytorch打卡第9天：10种优化器、学习率、动量

使得模型输出更接近真实标签导数:函数在指定坐标轴上的变化率方向导数:指定方向上的变化率梯度:一个向量，方向为方向导数取得最大值的方向基本属性•defaults:优化器超参数•state:参数的缓存，如momentum

雯文闻·2020-08-13 14:35

优化器算法总结（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad 未总结完）

//blog.csdn.net/fengzhongluoleidehua/article/details/81104051(2)深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum

bl128ve900·2020-08-13 13:58

深度学习笔记(8.DNN优化算法)

前言DNN中引入mini_batch方法，学习了gd、momentum、RMSprop和Adam优化算法。在原DNN实现（包括正则化）中，添加优化算法。

迷茫猿小明·2020-08-13 13:58

吴恩达深度学习笔记（五） —— 优化算法：Mini-Batch GD、Momentum、RMSprop、Adam、学习率衰减...

主要内容：一.Mini-BatchGradientdescent二.Momentum四.RMSprop五.Adam六.优化算法性能比较七.学习率衰减一.Mini-BatchGradientdescent1

alince20008·2020-08-13 13:04

PyTorch入门实战教程笔记（十八）：过拟合2

PyTorch入门实战教程笔记（十八）：过拟合2（训练小技巧）动量和学习率衰减动量（momentum）我们先来回顾一下梯度更新的公式：wk+1=wk-α▽f(wk),而动量再次基础上增加了一个zk参数（

Star·端木·2020-08-13 12:55

深度学习基础要点和Pytorch常用命令汇总

文章目录深度学习基础卷积池化优化算法梯度下降法动量梯度下降Momentum梯度下降RMSpropAdam(AdaptiveMomentEstimation)pytorch框架损失函数LossFunctionsL1LossMSELossNLLLoss

Chauncey Qu·2020-08-13 12:48

查看Pytorch网络的各层输出(feature map)、权重(weight)、偏置(bias)

下载地址BatchNorm2d参数量torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats

ys1305·2020-08-13 11:55

从动力学角度看优化算法：从SGD到动量加速

来源：https://kexue.fm/archives/5655目录梯度下降训练目标分析GD与ODE随机梯度下降从GD到SGD从SGD到SDE结果启发动量加速从一阶到二阶GD+Momentum如何加速

Russell_W·2020-08-11 20:35

PyTorch笔记7-optimizer

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码概要Torch提供了几种optimizer，如：SGD,Momentum,RMSprop,AdamSGD:stochasticgradientdescent

YJH-666·2020-08-11 04:32

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Motivation已有的利用contrastivelearning做unsupervisedvisualrepresentationlearning要么受限于GPU不能使用大batch，要么不能保证query和key一致因此本文提出了MomentumContrast(MoCo)，利用队列和moving-averagedencoder构建一个动态字典ReviewUnsupervised/self-

爆米花好美啊·2020-08-11 04:19

pytorch学习笔记（三十五）：Momentum

文章目录动量法1.梯度下降的问题2.动量法2.1指数加权移动平均2.2由指数加权移动平均理解动量法3.从零开始实现4.简洁实现小结动量法目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能

逐梦er·2020-08-11 02:33

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