momentum 第4页

optimizer(三) Adam 系列

基础版AdamAdam是我们现在用的最多的优化器，他是将adaptive和momentum结合在一起。ada部分参考了RMSProp，momentum就是我们熟知的动量法了。

黑野桥·2023-04-09 04:43

Adam优化器总结

一个常见的问题就是梯度下降容易落入局部最小值，因此有了Momentum（动量）的概念。

不佛·2023-04-09 04:04

深度学习优化算法大全系列6:Adam

其中，Ada就是我们前面提到的Adaptive，而M是我们一直在讲的Momentum。

bitcarmanlee·2023-04-09 04:03

TA-Lib指标（2/10）Momentum Indicator Functions 2018-09-26

MomentumIndicatorFunctionsADX-AverageDirectionalMovementIndexNOTE:TheADXfunctionhasanunstableperiod.real=ADX(high,low,close,timeperiod=14)LearnmoreabouttheAverageDirectionalMovementIndexattadoc.org.AD

tolushe·2023-04-09 01:06

momentum呢？normalization呢？

作者：陈永志链接：https://www.zhihu.com/question/24529483/answer/114711446来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。一、weightdecay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weightdecay是放在正则项（regulariz

夏天7788·2023-04-08 16:09

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记6-模型训练不起来问题(Batch和Momentum)

使用batch的原因：Momentum一般GradientDescentGradientDescent+Momentum（不仅仅考虑梯度方向，同时考虑

好学的同学·2023-04-08 13:15

【深度学习技巧】迁移学习的基础内容

model.parameters()ifargs.optim=='sgd':#optimizer=optim.SGD(train_params,lr=args.lr,weight_decay=args.weight_decay,momentum

努力的袁·2023-04-04 15:37

优化算法 -- 动量法Momentum

目录引入基本思路如何知道历史方向：实现引入对于普通的梯度下降算法，就是重复正向传播，计算梯度，更新权重的过程。表示为：importtorchimporttorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self,in_feature=10,out_feature=3):super(Model,self).__init__()self.linear1=nn.

a_Loki·2023-04-04 08:35

神经网络之反向传播算法（加入动量momentum的误差反向传播算法）

文章目录1、动量momentum2、结合momentum的误差反向传播算法3、算法实现3.1训练过程3.2测试过程4、参考源码及数据集1、动量momentum在普通的梯度下降法中，一般将梯度值定义对参数进行优化时的调整方向

七层楼的疯子·2023-04-04 08:29

【深度学习】常见优化算法的NumPy和PyTorch实现

mu：动量系数（仅对Momentum算法有用）。eps：防止除0操作的小量。cache：参数的暂存值，在不同算法中有不同的含义。decay_rate：衰减率，仅在RMSprop和Adam算法中使用。

风度78·2023-04-02 21:46

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

SGD、Momentum、RMSProp、Adam。随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本中随机选取一个样本。模型参数为，代价函数为，梯度

Shu灬下雨天·2023-04-02 19:17

Pytorch InstanceNorm2d Feature数与前一层输入不匹配但不报错

(256,512,kernel_size=(4,4),stride=(2,2),padding=(1,1),bias=False)(10):InstanceNorm2d(1024,eps=1e-05,momentum

R.X. NLOS·2023-03-30 10:03

Boosting Adversarial Attacks with Momentum论文解读

摘要深层神经网络容易受到对抗样本的攻击，由于潜在的严重后果，这对这些算法造成了安全问题。对抗性攻击是在部署深度学习模型之前评估其鲁棒性的重要替代手段。然而，大多数现有的对抗性攻击只能愚弄成功率较低的黑盒模型。为了解决这个问题，我们提出了一大类基于动量的迭代算法来增强对抗性攻击。通过将动量项集成到攻击的迭代过程中，我们的方法可以稳定更新方向，并在迭代过程中避开较差的局部极大值，从而产生更多可转移的对

你回到了你的家·2023-03-30 03:14

[论文阅读笔记] Boosting Adversarial Attacks with Momentum

BoostingAdversarialAttackswithMomentum（CVPR2018）SourceCode:https://github.com/dongyp13/Non-Targeted-Adversarial-Attackshttps://github.com/dongyp13/Targeted-Adversarial-Attacks.文章概述：本文提出了一种基于动量法(Moment

大鲨鱼冲鸭·2023-03-30 02:52

MobileBridge Momentum如何保持您的忠诚度积分不会消耗殆尽?

MobileBridge是移动互动领域的国际领导者，已经通过创建基于区块链的Momentum平台来利用这一机会，以促进公司和消费者之间的忠诚度关系的建立。

31f49a96baef·2023-03-28 12:50

17 款程序员必备的 Chrome 扩展插件! 提升开发效率！

标签管理Momentum【新标签页】TabManagerPlus【标签管理器】OneTab【标签页整理】生产效率Octotree【GitHub树形菜单】划词翻译JSONFormatter【JSON格式化

插件小屋·2023-03-26 01:39

pytorch中SGD/Momentum/RMSprop/Adam优化器的简单比较

SGD是比较普通的优化器（其实SDG也挺好的）Momentum是SGD的升级版，代码里可看到和SGD用的也是同一个函数，只是加了动量RMSprop是Momentum的升级版Adam是RMSprop的升级版设置超参

troublemaker、·2023-03-22 11:00

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线，导致会不断的来回波动，并且在X方向上的移动会很缓慢，这不是我们所希望的。并且这种情况在高维空间更加的普通，在神经网络中，参数的数量是非常巨大的，也就意味着有高维的

oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

[pytorch]网络结构查询和提取

Conv2d(512,512,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(512,eps=1e-05,momentum

一骑红尘荔枝来·2023-03-21 17:48

【pytorch】BN层计算

官方文档有一个针对BN层的详细的理解：Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题classtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum

一骑红尘荔枝来·2023-03-21 17:48

算法岗面试——数学基础总结

1.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。

早上起来闹钟又丢了·2023-03-21 07:13

优化方法（随机梯度下降的改进方法）

目录1前提2动量（Momentum）方法3AdaGrad方法4RMSProp方法5Adam方法6总结与扩展1前提进一步地，有人会说深度学习中的优化问题本身就很难，有太多局部最优点的陷阱。

意念回复·2023-03-21 05:03

PyTorch中的Batch Normalization

Pytorch中的BatchNorm的API主要有：1torch.nn.BatchNorm1d(num_features,23eps=1e-05,45momentum=0.1,67affine=True

weixin_30855099·2023-03-14 07:54

【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式

（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。

zlsjsj·2023-03-13 07:01

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（二元及以上函数，偏导数）梯度：一个向量，方向是使得方向导数取得最大值的方向Pytorch的Optimizer参数defaults：优化器超参数state：参数的缓存，如momentum

在路上的工程师·2023-03-10 13:05

李宏毅2021春季机器学习课程笔记3：Optimization & Tips for Training & Classification

2.1.3BatchNormalization2.2Momentum2.3Adaptive2.3.1RootM

Andy in boots·2023-02-27 18:06

Andrew Ng 深度学习课程——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

(variance)参数的初始化正则化(regularization)Dropout其他正则化方法梯度消失/梯度爆炸问题梯度检查代码实现算法优化mini-batch梯度下降指数加权平均动量梯度下降法(Momentum

sinat_18131557·2023-02-07 13:58

各类深度学习优化算法详解（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：什么是梯度下降以及梯度的概念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

vitem98·2023-02-06 13:47

深度学习优化器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

-麦_子-·2023-02-06 13:16

梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam

深度学习在执行梯度下降算法时，通常会面临一系列的问题。如陷入localminimun、saddlepoint，训练很慢或不收敛等诸多问题。因此需要对梯度下降算法进行优化，优化的考量主要有三个方面：batch的选择问题，对训练集进行一轮训练，每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本；learningrate的选择问题，如果训练过程中学习率是定值，显然是不好的。因为训练开始阶段可能较小，会导致

汐梦聆海·2023-02-06 13:44

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

c8241998·2023-02-06 13:43

深度学习中常用优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

本文转载自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html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/1609.047

Ibelievesunshine·2023-02-06 13:42

《机器学习-小知识点》4：SGD,momentum,RMSprop,AdaGrad ,Adam

《机器学习-小知识点》4：SGD,momentum,RMSprop,AdaGrad,Adam都是个人理解，可能有错误，请告知4.1知识点定位我们简单说一下整个神经网络学习过程:我们数据是已知的，网络结构是已知的

羊老羊·2023-02-06 13:12

（八）神经网络-线性层及其他层介绍

bilibiliNormalizationLayersnn.BatchNorm2d对输入采用正则化，加快神经网络的训练速度主要是num_features,对应通道数channel，其他默认即可nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum

小羊咩~·2023-02-05 09:15

Pytorch学习笔记--常用函数torch.optim.SGD()总结3

1--torch.optim.SGD()函数拓展importtorchLEARNING_RATE=0.01#梯度下降学习率MOMENTUM=0.9#冲量大小WEIGHT_DECAY=0.0005#权重衰减系数

憨豆的小泰迪·2023-02-04 10:56

Pytorch中的优化器和学习率调整

optim.html#how-to-adjust-learning-rate1使用总结一般优化器建立：#正常优化器建立optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum

qq_41131535·2023-02-03 17:47

2019-03-04 动量策略种种

1.动量因子本质上是投资者一些非理性的羊群效；momentum==trendfollowing2.动量策略包括了时序动量time-seriesmomentum和截面动量cross-sectionalmomentum

hr666·2023-02-03 11:27

关于yolo配置文件以及训练时各参数的含义

训练模式，每次前向的图片数目=batch/subdivisionsbatch=64subdivisions=16width=416###网络的输入宽、高、通道数height=416channels=3momentum

diebiao6526·2023-02-02 13:17

机器学习关于Batch and Momentum

Batch在机器学习基本概念中讲述了Optimization的方法，我们可以将训练资料划分为batches不断用batch进行参数更新，直至所有看完batch，为一个epoch。每过一个epoch，将batches打乱。使用batch的原因Batchsize=N(Fullbatch)一个batch包含所有的训练资料，即不使用batch的情况。看完所有训练资料更新一次参数。BatchSize大，可归

聪明的Levi·2023-02-02 08:24

机器学习笔记3——Batch和动量

使用batch的优点Momentum动量如果加入动量就会避免一些局部最小值或者鞍点的发生。

hello everyone！·2023-02-02 08:22

机器学习笔记：Momentum

1为什么要引入Momentum上图代表了一个函数的等高线使用梯度下降的话，红色的方向是我们要走的方向。蓝色和绿色分别是两个坐标轴上对应的变化方向。

UQI-LIUWJ·2023-02-02 08:22

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第八周--batch和momentum

二、momentum总结摘要本节主要讲述了batch和momentum，主要讲述为什么要用batch，通过对比讲述了batch大小的特点；通过物理例子引出momentum，讲述了以前的梯度下降和加上动量的梯度下降

hehehe2022·2023-02-02 08:22

L04_机器学习：批次(Batch)与动量(Momentum)

文章目录机器学习：批次(Batch)与动量(Momentum)回顾：使用Batch进行最优化SmallBatchv.s.LargeBatchLargeBatchSmallBatch具体训练效果对比更新时间对比不同大小的

cporin·2023-02-02 08:52

李宏毅深度学习——机器学习训练(三)批次batch和动量momentum

一.batchsize当采用较小的梯度进行梯度下降时可能会出现：1.梯度在损失函数较为平缓段，下降速度十分缓慢2.梯度下降停在鞍点3.梯度下降停在局部最小值当使用批量优化处理梯度时然而，不同batch对于梯度处理有较大影响。虽然在使用gpu处理不同大小batch的时间并没有太大差距（下左图），但当一个epoch含有的batch越多，处理一个epoch所需输入的batch数越多，时间也越长（下右图）

m0_58586235·2023-02-02 08:52

李宏毅机器学习笔记第8周_批次与动量

文章目录一、Review：OptimizationwithBatch二、SmallBatchv.s.LargeBatch三、Momentum1.SmallGradient2.VanillaGradient3

MoxiMoses·2023-02-02 08:52

MoCO(Momentum Contrast)

原论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf本文若有讲述错误或不妥之处，欢迎大佬在评论区纠正！论文总览论文详细解读1.相关名词解释contrastivelearning(对比学习)：设计方法生成无标签数据的正负样本对，同时通过设计前置任务(pretexttask)与损失函数(lossfunction)学习正样本对的相似性与负样本对的差异性从而学习到通用的高级

CVPR在投·2023-02-02 08:05

优化算法详解

机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1分类2.2通用的优化框架3公式解3.1费马定理3.2拉格朗日乘数法3.3KKT条件4数值优化算法4.1梯度下降法4.1.1SGD、BGD、MBGD随机梯度下降法4.1.2动量项Momentum4.1.3AdaGrad

望百川归海·2023-02-01 19:30

深度学习这么调参训练_天桥调参师秘籍：一份深度学习超参微调技术指南

尤其是针对学习率(learningrate)、批量大小(batchsize)、动量(momentum)和权重衰减(weightdecay)这些超参数而言，没有简单易行的方法来设置。

吾酔淸風·2023-02-01 17:41

traingdx函数

其描述为：带冲量（momentum）的梯度下降(gd,Gradientdescent)和具有自适应学习速率（lr,learningrate）的反向传播(bp)的一种多层感知机（MLP，multi-layerperceptron

拦路雨g·2023-02-01 13:53

torch.nn.BatchNorm2d的使用举例

参考链接:classtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True

敲代码的小风·2023-01-31 08:34

推荐频道

momentum