momentum

pytorch状态字典state_dict, load_state_dict torch.load 以及eval,作用，保存和加载的使用

只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum
shishi_m037192554·2019-03-20 15:21

pytorch 状态字典:state_dict

只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum
genous110·2019-03-15 20:20

Pytorch是实现深度学习优化器SGD Momentum RMSprop Adam（10）

（1）算法简介SGD随机梯度下降算法参数更新针对每一个样本集x(i)和y(i)。批量梯度下降算法在大数据量时会产生大量的冗余计算，比如：每次针对相似样本都会重新计算。这种情况时，SGD算法每次则只更新一次。因此SGD算法通过更快，并且适合online。但是SGD以高方差进行快速更新，这会导致目标函数出现严重抖动的情况。一方面，正是因为计算的抖动可以让梯度计算跳出局部最优，最终到达一个更好的最优点；
独孤九剑-风清扬·2019-03-15 10:24

Pytorch保存训练好的模型以及参数（8）

state_dict其实就是python中的字典对象，可以将训练中的layer（卷积层,线性层等等）保存下来；优化器对象Optimizer也有一个state_dict,其中包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum
独孤九剑-风清扬·2019-03-12 00:45

Pytorch保存训练好的模型以及参数（8）

state_dict其实就是python中的字典对象，可以将训练中的layer（卷积层,线性层等等）保存下来；优化器对象Optimizer也有一个state_dict,其中包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum
独孤九剑-风清扬·2019-03-12 00:45

PyTorch优化函数

PyTorch优化器导入文章目录一、导入PyTorch二、定义模型三、导入优化器导入优化器1:梯度下降法SGD导入优化器2:SGD+momentum导入优化器3:Adagrad导入优化器4:RMSprop
mingxiaod·2019-03-08 15:49

深度学习中常见的参数优化方法

优点:由于每次只涉及一个样本,因此梯度计算速度很快;缺点:每次计算梯度时只受单个样本的影响,所以导致梯度的准确度下降,可能会导致loss曲线的震荡改进方案:可以采用MinBatch-GD,或者SGD+Momentum-SGD
_ReLU_·2019-03-02 19:03

深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

个人觉得上文momentum、NesterovMomentum的区别和改进没写的很详细，下面贴一个这方面分析的比较好的链接：http://www.360doc.com/cont
SilenceHell·2019-02-27 10:29

momentum SGD（动量梯度下降）

转载于：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/804186721.SGD图示红色表示SGD的收敛路径，棕色表示梯度下降的收敛路径。普通的GD算法就是计算出每一时刻最陡的下降趋势(梯度)，SGD在随机挑选某一分量的梯度方向进行收敛，详细解释可继续往下看。2.SGD公式理解注：这一部分引用自知乎用户QiQi，原回答链接随机梯度下降主要用来求解类似
SilenceHell·2019-02-26 16:14

yolo中增加L1及L2正则化

moment*old_datacaffe_cpu_axpby(net_params[param_id]->count(),local_rate,net_params[param_id]->cpu_diff(),momentum
Artyze·2019-02-26 15:00

参数更新的方式(优化方式)

（直接根据梯度矫正W，因为水平方向梯度很小，垂直方向梯度很大，所以会出现如下图的波动方式）补救上面的一种方式是动量更新(momentum)。
dtter_ai_bea·2019-02-25 10:58

参数更新的方法

随机梯度下降法SGDweights+=-step_size*weights_grad带动量的随机梯度下降SGD+momentum加了动量的可以这样理解，在滚下山坡的时候速度会累积，然后在到达最低点的时候它是具有速度的
我好菜啊_·2019-02-15 22:44

参数更新的方法

随机梯度下降法SGDweights+=-step_size*weights_grad带动量的随机梯度下降SGD+momentum加了动量的可以这样理解，在滚下山坡的时候速度会累积，然后在到达最低点的时候它是具有速度的
我好菜啊_·2019-02-15 22:44

SGD BGD Adadelta等优化算法比较

在腾讯的笔试题中，作者遇到了这样一道题：下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization
向一一·2019-02-13 16:44

批归一化BN层总结

PyTorch中的BN层：在PyTorch的torch.nn模块中提供三种归一化操作，分别用于不同的输入数据：BatchNorm1d(num_features,eps=1e-5,momentum=0.1
GorillaNotes·2019-02-11 09:14

通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

引言:在深度学习的任务目标中，通常我们希望我们的学习结果能够在损失函数上得到一个较好的结果，即朝着损失函数最小的方向前进。但是对于大部分深度学习任务而言，其优化的目标通常是一个非凸函数，其优化难度会比较大，所以也就出现了一系列的优化函数。接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍一些比较著名的优化算法回顾：梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解Note：本文的数学符号可能会与相关书籍的所使用
Invokar·2019-02-06 16:13

梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解

接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍GD、SGD下一篇：通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam梯度下降法(gradientdescent)：1.数学理解首先我们知道梯度方向是函数增长最快的方向
Invokar·2019-02-06 12:20

pytorch 状态字典:state_dict

只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum
_我走路带风·2019-01-24 11:38

深度学习优化方法 - AdaGrad

梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。
coco_1998_2·2019-01-18 12:28

常用深度学习优化算法简介

1.动量项梯度下降法Momentum积累了以前的梯度信息，但是如果如果简单的累积，会导致动量越来越大，于是需要有一个衰减的过程。
huang_nansen·2019-01-17 23:15

Adam优化算法(Adam optimization algorithm)

一.算法概述及实现步骤Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起。
bestrivern·2019-01-11 14:18

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录1.SGD2.Momentum3.NesterovMomentum4.Adagrad5.RMSprop6.Adam7.参考资料1.SGDBatchGradientDescent(批量梯度下降)在每一轮的训练过程中
Harrytsz·2019-01-08 23:31

训练中动态调整学习率lr，optimizer.param_groups

optimizer.params_groups对应的学习率##新建optimizer更简单也更推荐，optimizer十分轻量级，所以开销很小##但是新的优化器会初始化动量等状态信息，这对于使用动量的优化器（momentum
color丶瞎·2019-01-05 18:37

PyTorch学习之十种优化函数

优化函数位于torch.optim包下，1使用optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=optim.Adam
mingo_敏·2019-01-01 11:08

pytorch api torch.optim.Optimizer

优化器的基础类参数描述params(iterable)Tensor或者dictdefaults(dict)优化器的选项optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum
Claroja·2018-12-31 09:09

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

包括许多知名研究者在内，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum
极客Array·2018-12-29 21:53

吴恩达深度学习笔记(43)-动量梯度下降法（Momentum）

动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）还有一种算法叫做Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数
极客Array·2018-12-29 21:14

学习笔记：如何理解神经网络中超参数learning rate、weight decay、momentum、Batch normalization、Learning Rate Decay及其各自的作用？

后面4种参数分别为：WeightDecay权值衰减，Momentum动量、BatchNormalization和LearningRateDecay学习率衰减。以下权值更新公式中，即为学习率。
Charles5101·2018-12-24 18:46

纯Python和PyTorch对比实现SGD, Momentum, RMSprop, Adam梯度下降算法

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现SGD,Momentum,RMSprop,Adam梯度下降算法.相关原理和详细解释,请参考::常用梯度下降算法SGD,Momentum,RMSprop,
BrightLampCsdn·2018-12-22 22:18

深度学习算法与编程 (暂停更新)

深度学习算法与编程文章目录前言本书内容资料推荐开源许可LICENSE软件版本损失函数MSELosscross-entropysoftmaxsoftmax+cross-entropy优化算法正则化/参数规范惩罚SGD,Momentum
BrightLampCsdn·2018-12-18 16:42

深度学习的数学基础汇总

激活函数和损失函数sigmodtanhreluleaky-reluelumaxoutReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU三、优化方法(*)深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum
chenyuping666·2018-12-05 16:11

深度学习入门之Pytorch——Momentum

动量法动量法是梯度下降法的变式，在随机梯度下降的同时，增加动量。这是来自于物理中的概念，可以想象损失函数是一个山谷，一个球从山谷滑下来，在一个平坦的地势，球的滑动速度就会慢下来，可能陷入一些鞍点或者局部极小值点，如图这个时候给它增加动量就可以让它从高处滑落时的势能转换为平地的动能，相当于惯性增加了小球在平地滑动的速度，从而帮助其跳出鞍点或者局部极小点。动量怎么计算呢？动量的计算基于前面的梯度，也就
GQ17-kawaler·2018-11-30 19:33

Machine Learning 基础：最优化方法

1.2.使用动量Momentum(动量)的随机梯度下降（SGD）  1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。  
肥了个大西瓜·2018-11-19 17:23

优化算法中的超参数：学习率

优化中的梯度下降法纯粹的SGDSGD+MomentumAdaGradRMSPropAdam理解：从AdaGrad到RMSProp、Adam，用Momentum的思想一路对这些优化算法的学习率进行变形。
雀跃的硬骨·2018-11-16 13:39

CS231N_训练神经网络下_更好的优化(7)

算法，但该算法也有缺点，即对于高维网络的优化，由于高维的网络会存在很多鞍点，即梯度为零的点，如果学习率不大，就有可能会停留在鞍点而无法再优化，所以一种改进的方法是在随机梯度下降算法的基础上加上了动量（momentum
你不来我不老·2018-11-07 20:18

指数加权平均值以及相关算法-exponentially weighted average and momentum

exponentiallyweightedaverageVi=Vi-1beta-(1-beta)Ti越早的数据其所占的权重越小，从下图右上角的小图可以看出其每天对应的值（上图）与指数曲线对应的值（下图）进行相乘，所以越靠前的数据，其权重下降的越厉害。exponentiallyweightedaverages当beta=0.9时，当计算10天前的数值时，衰减指数函数为0.910,约为0.35或者1/
geekpy·2018-11-04 16:50

机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（四）深度学习技巧1（Deep learning tips- RMSProp + Momentum=Adam）

深度学习技巧（Deeplearningtips1）深度学习中我们总结出5大技巧：我们先从AdaptiveLearningRate谈起，我GradientDecent中我们已经讨论了：AdaGrad：紧着AdaGrad的步伐，我们进一步看：1.RMSProp神经网络训练的时候，ErrorSurface很有可能非常复杂RMSProp其实和AdaGrad是一样的思路，但是具体求分母的时候，它考虑了历史g
人工智能插班生·2018-11-03 07:14

caffe 超参数设置

solver.prototxttest_iter:580test_interval:4420base_lr:0.001display:278max_iter:88400lr_policy:"poly"power:1.0momentum
一銤阳光·2018-11-02 22:58

这些深度学习术语，你了解多少？（下）

（上）动量（Momentum）Momentum是GradientDescent算法的扩展、可加速或抑制参数更新。
阿里云云栖社区·2018-10-30 00:00

pytorch 状态字典:state_dict

只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum
wzg2016·2018-10-21 11:10

【AI数学】Batch-Normalization详细解析

同时，BN层也慢慢变成了神经网络不可分割的一部分了，相比其他优化操作比如dropout,l1,l2,momentum，影子变量等等，BN是最无可替代的。
木盏·2018-10-17 16:12

梯度优化算法Adam（续）

1.动量梯度下降法（Momentum）SGD方法中的高方差振荡使得网络很难稳定收敛，所以有研究者提出了一种称为动量（Momentum）的技术，通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡，来加速SGD训练
furuit·2018-10-14 16:55

tensorflow中实现自动、手动梯度下降：GradientDescent、Momentum、Adagrad

tensorflow中提供了自动训练机制（见nsorflowoptimizerminimize自动训练和var_list训练限制），本文主要展现不同的自动梯度下降并附加手动实现。learningrate、step、计算公式如下：在预测中，x是关于y的变量，但是在train中，w是L的变量，x是不可能变化的。所以，知道为什么weights叫Variable了吧（强行瞎解释一发）下面用tensorfl
秦伟H·2018-09-29 16:26

深度学习之梯度更新的几种算法及其python实现【SGD,Momentum,Nesterov Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam】(无公式)

梯度更新的最终目的是为了“到山最底端”，梯度更新算法优化的目的是“最稳最快的到山最底端”。图1梯度更新模型理解图0.SGDSGD是非常好用，经典的梯度更新算法。算法思路比较简单，直接上代码。defsgd(w,dw,config=None):"""单纯的sgd实现"""ifconfigisNone:config={}config.setdefault('learning_rate',1e-2)w-=
lazerliu·2018-09-20 22:41

几种常见的梯度算法总结

  在深度学习项目里常常用到一些梯度学习算法，最常见的我们使用的SGD,Adagrad,Adam,RMSProp和momentum,这里参考网上别人写的教程简要理解一下这些梯度下降算法。
CHNguoshiwushuang·2018-09-07 00:00

PyTorch学习（9）—优化器（optimizer）

可以采用SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam等来加快神经网络的训练过程。
cchangcs·2018-09-06 17:41

理解 YOLOv3 的训练输出日志信息

下边训练中使用的.cfg文件（文件保存在在工程目录的cfg/目录下）：[net]#Trainingbatch=64subdivisions=8height=416width=416channels=3momentum
magic428·2018-09-01 11:18

darknet19的配置文件

[net]batch=128subdivisions=1height=224width=224channels=3//图像的通道数momentum=0.9//动量decay=0.0005、、权重衰减正则项
海绵大爷·2018-08-31 10:00

一文看懂梯度下降算法的演化（含代码实现）

Vanillagradientdescent1.2Stochasticgradientdescent随机梯度下降1.3Mini-batchgradientdescent小批量梯度下降2SGD的缺点3高级梯度下降优化算法3.1Momentum3.2Nesterova
ukuu·2018-08-29 16:24

【DL】深度学习术语汇编（Deep Learning Terminology）

iterations:利用某个batch中的所有samples进行一次训练，叫一次iterationLCN:LocalContrastNormalizationweightdecay:权值衰减,防止过拟合momentum
鹅城惊喜师爷·2018-08-23 11:56
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