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神之谜题·2023-11-27 09:14

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

深度学习优化算法大全系列7:NAdam，算法选择，调参

1.NAdam集大成前面我们讲Adam的时候，提到Adam是Adaptive+Momentum。

bitcarmanlee·2023-11-23 12:50

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

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

、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a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4

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

、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a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4

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）

、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a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4

QomolangmaH·2023-11-15 06:34

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

钟逸0822·2023-11-12 06:17

学习pytorch15 优化器

optim.html提问：优化器是什么要优化什么优化能干什么优化是为了解决什么问题优化模型参数如何构造一个优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum

陌上阳光·2023-11-08 18:22

pytorch【优化器模块】二、优化器之二

一、learningrete学习率损失没有减小，反而在增大二、Momentum动量momentum一般设置为0.9三、SGD优化器

米线织毛衣·2023-11-04 06:31

bn层学习笔记 mxnet与pytorch比较加载预训练

目录yolov8加载预训练时，bn层eps和momentum参数没有被更新，导致预测结果不一致，mxnet与pytorch比较bn层mxnet部分

AI视觉网奇·2023-10-31 16:02

【深度学习实验】网络优化与正则化（二）：基于自适应学习率的优化算法详解：Adagrad、Adadelta、RMSprop

、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a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4

QomolangmaH·2023-10-31 01:28

在全球茁壮发展：为什么忠诚度计划是您满足客户幸福所需的秘密武器

Momentum知识：我们的首席执行官KeesdeVos撰写了一篇关于ThriveGlobal的文章忠诚度计划仍然是营销人员的工具，但需要做出改变，以保持那些在80年代创建的计划能够满足当今消费者的需求

31f49a96baef·2023-10-28 06:13

Batch and Momentum（Tips for training）

roadmapofimprovingmodel机器学习任务攻略roadmapofimprovingmodelanalyzecriticalpointBatchandMomentum（Tipsfortraining）NoisyGradientDescent有益于Training可得到更高准确率NoisyUpdate有更高泛化能力？-LargeBatch易SharpMinima&SmallBatch易

Selvaggia·2023-10-28 01:15

learning rate

-引入参数σσ常见的计算方式-Rootmeansquare（均方根）Adagrad-不同参数不同学习率RMSProp-不同参数不同学习率+同一参数不同学习率Adam：RMSProp+Momentum小梯度累加导致

Selvaggia·2023-10-28 01:15

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

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a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录最优化1.最优化目标1.1凸函数&凹函数1.2鞍点1.3学习率2.常见的深度学习模型优化方法2.1随机梯度下降法2.2动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient

slience_me·2023-10-26 18:55

网络解析----yolox

在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作（更大模型，更多的数据）所以大家可以看到，首发的YOLOX没有deformableconv，没有用额外数据做pretrain，没有momentum

mmd_0912·2023-10-25 11:59

极客必备 Chrome 浏览器插件

1.Momentum添加之后，你会看到如下界面：此时需要你输入你的名字，后续显示的时候会用到，输入完之后按En

安卓小煜·2023-10-25 01:14

（Risk-Based Explanations for the Momentum Premium）

Risk-BasedExplanationsfortheMomentumPremium一般讨论惯性往往是从行为经济的角度，认为投资者存在欠反应和过反应造成了趋势的形成，但是缺乏比较有力的数理支撑。这篇文章从因子分解的角度，讨论惯性策略的收益的来源。比较了三因子模型，三因子模型加上crashsensitivity因子，以及五因子模型和五因子模型加上crashsensitivity因子，然后发现大量的

hantian_pang·2023-10-21 07:53

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记

stay_foolish12·2023-10-17 21:14

Damodaran带我学英语单词

【Momentum】quantityofmotion;tendencyn.动量，势头"Themomentumcontinues,withtotalnewcapitalinflowsintoactivistfundsreaching

la_nina·2023-10-15 00:30

BN体系理解——类封装复现

frompathlibimportPathfromtypingimportOptionalimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorchimportTensorclassBN(nn.Module):def__init__(self,num_features,momentum

我爱charming你·2023-10-11 20:40

深度学习笔记之优化算法(五)AdaGrad算法的简单认识

回顾：动量法与Nesterov动量法关于动量法(Momentum

静静的喝酒·2023-10-09 21:05

＜＜深度学习＞＞优化算法详细笔记

目录为什么需要优化算法梯度下降法1、SGD、BGD、MBGD2、Momentum-SGD3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad为什么需要优化算法对于几乎所有的机器学习算法

金克丝、·2023-10-07 20:55

YOLOV7改进实操-添加Wise IoU，实现有效提点

，可以替换，看看哪一个提点多classWIoU_Scale:'''monotonous:{None:originv1True:monotonicFMv2False:non-monotonicFMv3}momentum

毕竟是shy哥·2023-10-05 18:48

第七章超参数调试、Batch 正则化和程序框架

图7.1超参数如图7.1，超参数有学习率α、momentum的β、Adam的ε、神经网络层数#layers、不同层的隐藏单元数#hiddenunits、学习率衰减参数learningratedecay、

一叶知否·2023-10-04 03:51

Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 论文学习

1.解决了什么问题？最近的非监督表征学习关注在对比学习上。在检测和分割任务上，MoCo的非监督预训练表现优于在ImageNet监督预训练的表现；在线性分类表现上，SimCLR进一步缩小了非监督和监督预训练的差距。2.提出了什么方法？使用一个MLP映射head和数据增强方法，改进了MoCo。这两个方法与现有的MoCo和SimCLR框架是正交的，能提升MoCo在图像分类和目标检测上迁移学习的效果。此外

calvinpaean·2023-09-27 04:21

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 论文学习

1.解决了什么问题？非监督学习在自然语言处理非常成功，如GPT和BERT。但在计算机视觉任务上，监督预训练方法要领先于非监督的方法。这种差异可能是因为各自的信号空间不同，语言任务有着离散的信号空间（单词、短语等）来构建非监督学习所需的字典。而计算机视觉则很难构建一个字典，因为原始信号位于连续的高维空间，不像单词一样是结构化的。最近的非监督表征学习方法使用对比损失取得了不错的效果，它们基本是构建了一

calvinpaean·2023-09-26 23:27

PaddleClas：训练技巧

训练技巧1.优化器的选择带momentum的SGD优化器有两个劣势，其一是收敛速度慢，其二是初始学习率的设置需要依靠大量的经验，然而如果初始学习率设置得当并且迭代轮数充足，该优化器也会在众多的优化器中脱颖而出

微风❤水墨·2023-09-26 14:13

动量因子（Momentum factor）——投资组合分析（EAP.portfolio_analysis）

实证资产定价（Empiricalassetpricing）已经发布于Github.包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在CSDN中详细介绍。Github:GitHub-whyecofiliter/EAP:empiricalassetpricing动量因子始于JegadeeshandTitman(1993)。此效应广泛存在于全球股票市场（JegadeeshandTitman,200

鹦鹉螺平原·2023-09-25 03:11

现代卷积网络实战系列5：PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集

Sequential((0):Conv2d(1,192,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(192,eps=1e-05,momentum

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:18

深度学习常用优化器Optimizer

tf.train.RMSPropOptimizer在Adagard算法中引入Momentum算法

RyanLin_·2023-09-18 13:30

神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法【续】

上一篇文章介绍了四种寻找最优参数的方法，这次做一个补充，对其中两种方法（Momentum和AdaGrad）做一些改进，让参数的更新收敛更快速Nesterov是对Momentum动量SGD的一个改进，在后面也会对两种方法以及改进的方法进行画图

寅恪光潜·2023-09-14 16:28

深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]

二、梯度下降的运行过程批量梯度下降法(BGD)随机梯度下降法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度算法的改进梯度下降算法存在的问题动量法(Momentum)动量法还有什么效果？

古董a·2023-09-14 09:16

【多模态论文解读】Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation

AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillationName:ALBEFKeywords:Multimodal;ContrastiveLearning;KnowledgeDistillationYear:2021Source:NeurIPSPaper:https://arxiv.org/abs

Marlowee·2023-09-09 15:45

深度学习中训练loss一直不变

LeNet，NiNNet，AlexNet，VGGNet的训练测试，在NiN和VGG中，经常遇到训练时loss一直居高不下的原因，网上较为完善的解释一般如下：我应该属于其中的第四种，反复修改了学习率，损失函数和momentum

TOPthemaster·2023-09-02 19:10

【论文精读】Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkLossfunctionsPretexttasksContrastivelearningvs.pretexttasks3.Method3.1.ContrastiveLearningasDictionaryLo

HERODING77·2023-08-31 14:05

cs231n assignment2 q1

_init\_\_题面解析代码loss题面解析代码输出调整一个三层神经网络使其过拟合题面解析结果调整一个五层神经网络使其过拟合结果InlineQuestion1题面答案update_rulessgd_momentum

理智点·2023-08-29 11:31

【手写数字识别】之优化算法

当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad

m0_60093126·2023-08-28 10:59

深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

目录深度学习优化入门：Momentum、RMSProp和Adam病态曲率1牛顿法2Momentum:动量3Adam深度学习优化入门：Momentum、RMSProp和Adam本文，我们讨论一个困扰神经网络训练的问题

ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 22:14

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLUBGD，SGD，momentum

noobiee·2023-08-26 11:41

机器学习之Adam（Adaptive Moment Estimation）自适应学习率

Adam算法的自适应性体现在以下两个方面：动量（Momentum）：Adam算法引入了动量项，类似于传统的动量优化算法。这个动量项有助于处理梯度中的高方差或低方差情况，以平滑训练

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

pytorch中SGD源码解读

调用方法：torch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)momentum:动量参数dampening

Bingoyear·2023-08-25 07:13

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

神经网络基础-神经网络补充概念-49-adam优化算法

Adam算法综合了动量（momentum）和均方梯度的移动平均（RMSProp）来更新模型参数。与传统的梯度下降法不同，Adam维护了一个每个参数的动量变量

丰。。·2023-08-20 20:10

深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)

SGD+Momentum加上动量是为了解决在一个方向时，以梯度进行累加以更快的方法达到极值点；而在左右震荡区间内，却一正一负进行抵消，不会出现大幅震荡的情况。

xiaoni61·2023-08-20 17:01

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