momentum

BatchNorm2d原理、作用及pytorch中BatchNorm2d函数的参数使用

目录BN原理、作用函数参数讲解总结BN原理、作用函数参数讲解BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=
·2022-12-15 18:43

Pytorch深度学习—学习率调整策略

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。
麓山南麓·2022-12-15 13:47

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编辑1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
_Gypsophila___·2022-12-15 09:51

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
uvuvuvw·2022-12-15 09:30

9月30日计算机视觉基础学习笔记——优化算法

文章目录前言一、BGD、SGD、mini-batchGD二、Momentum、NAG三、Ada-grad、RMS-Prop、Ada-delta四、Ada-m前言本文为9月30日计算机视觉基础学习笔记——
Ashen_0nee·2022-12-14 17:12

深度学习推荐系统综述

学习了FM与深度学习结合的相关模型学习了注意力机制与深度学习结合的相关模型学习了强化学习与深度学习结合的相关模型对学习的模型进行归纳总结以便以后复习查看使用Python代码实现FMpytorch中SGD/Momentum
怼怼是酷盖·2022-12-13 15:11

MoCo论文精读

1.5结论1.6方法2参考资料1MoCo论文阅读题目：MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning从题目中可以提炼出两个信息：momentum
Rui@·2022-12-13 12:47

resnet18模型

((conv1):Conv2D(3,64,kernel_size=[3,3],padding=1,data_format=NCHW)(bn1):BatchNorm2D(num_features=64,momentum
骑着乌云看雪·2022-12-12 14:21

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征
Stacey.933·2022-12-12 09:09

Adam优化算法(Adam optimization algorithm)

Adam优化算法(Adamoptimizationalgorithm)Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起。
说好今夜不点烟·2022-12-12 09:04

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Deep Learning Task Tips

测试过程Loss大4.1原因1：过拟合Overfitting4.2原因2：Mismatch五、N折交叉验证六、Whengradientissmall...6.1Batch6.2Momentum七、AdaptiveLearningRate
WSKH0929·2022-12-12 08:46

Lecture7：随机梯度下降算法问题及解决、dropout正则化、学习率的选择、迁移学习

目录1.随机梯度下降算法问题及解决1.1随机梯度下降算法SGD的问题1.2具有动量的梯度下降算法SGD+Momentum1.3Nesterov加速梯度法1.4AdaGrad1.5RMSProp1.6融合
Courage2022·2022-12-12 08:24

torch.optim.SGD参数学习率lr、动量momentum、权重衰减weight_decay的解析

torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=lr,momentum=0.9,weight_decay=wd)第一个参数包括权重w，和偏置b等是神经网络中的参数，也是SGD优化的重点第二个参数
jjw_zyfx·2022-12-12 03:55

CNN案例：手写数字识别

importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader#训练次数n_epochs=3#一次训练的图片数batch_size_train=64#一次测试的图片数batch_size_test=1000#学习率learning_rate=0.01momentum
所追寻的风·2022-12-11 22:28

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法 作业

RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:Optimizationalgorithms(优化算法)主要知识点:Mini-batch梯度下降、指数加权平均、Momentum
ASR_THU·2022-12-11 14:25

深度学习 性能提升技巧--指数加权平均（EMA）Pytorch实现

什么是EMA（ExponentialMovingAverage）在采用SGD或者其他的一些优化算法(Adam,Momentum)训练神经网络时，通常会使用一个叫ExponentialMovingAverage
白又白胖又胖·2022-12-11 13:20

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？4.四种方法分别用了多长时间？
白小码i·2022-12-11 12:19

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点1.编程实现图6-1，并观察特征importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:44

无监督对比学习之MOCO 《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》

无监督学习如果可以建立一种通用的无监督模型，经过海量无标签数据的学习后，可以习得一个强大的特征提取器，在面对新的任务，尤其是医疗影像等小样本任务时，也能提取到较好的特征。这就是无监督学习的意义。对比学习对比学习的概念很早就有了，它是无监督学习的一种方法，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的TingChen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA
我想静静，·2022-12-10 23:58

tensorflwow pytorch 控制gpu使用量指令

（未解决，）是这个p['momentum']=0.9么？不是，这个是动量帮助训练的这个博客给出了
fkyyly·2022-12-10 22:34

深度学习之什么是梯度

动量：momentum，理解为惯性，这样可以冲出局部极小值点，找到全局极小值点。其他记录：神经网络层数越深，loss函数越平滑，优化起来操作越容易进行。
中杯冰美式·2022-12-10 15:23

深度学习（三）：优化器

总的来说可以分为三类，一类是梯度下降法（GradientDescent），一类是动量优化法（Momentum），另外就是自适应学习率优化算法。
大家都要开心·2022-12-09 16:07

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
凉堇·2022-12-08 22:14

NNDL 作业11：优化算法比较

（2）Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？（3）仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
Persevere~~~·2022-12-08 10:11

优化器：SGD ＞ Momentum ＞ AdaGrad ＞ RMSProp ＞ Adam

momentum1.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。2.加速学习3.一般将参数设为0.5
superjfhc·2022-12-08 08:05

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

参考：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/767258431.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能
weixin_34133829·2022-12-08 08:04

Loss优化方法：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次，所以批
daisyyyyyyyy·2022-12-08 08:32

深度学习optimizer：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam源代码自编写及pytorch.optimizer介绍

随着深度学习的兴起，其算法的核心：梯度下降算法正不断发展，本文将简要介绍几种主流的optimizer：SGD（StochasticGradientDescent），Momentum，AdaGrad（AdaptiveGradientAlgorithm
Rekoj_G·2022-12-08 08:51

SGD、Momentum、 AdaGrad、Adam

目录1.SGD1.1SGD的缺点2.Momentum3.AdaGrad4.Adam5使用哪种更新方法呢神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。
莱维贝贝、·2022-12-08 08:47

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编程实现图6-1，并观察特征观察梯度方向编写代码实现算法，并可视化轨迹分析上图，说明原理（选做）总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）增加RMSprop、Nesterov
沐一mu·2022-12-08 06:00

Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect

Thedatawillbeinevitablylong-tailed.Forexample,ifwetargetatincreasingtheimagesoftailclassinstanceslike“remotecontroller”,wehavetobringinmoreheadinstancelike“sofa”and“TV”simultaneouslyineverynewlyaddedi
XuMengyaAmy·2022-12-07 20:23

python加载模型_python - 如何在Keras中从HDF5文件加载模型？

14,init='uniform'))model.add(LeakyReLU(alpha=0.3))model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06,mode=0,momentum
weixin_39588206·2022-12-07 20:51

【NNDL 作业】优化算法比较 增加 RMSprop、Nesterov

optimizers["SGD"]=SGD(lr=0.9)optimizers["Momentum"]=Momentum(lr=0.3)optimizers["Nesterov"]=Nesterov(lr
HBU_David·2022-12-07 20:45

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，
cdd04·2022-12-07 17:09

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

算法实习准备之三机器学习算法复习（一）深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam
雾容·2022-12-07 12:14

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征代码实现importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
冰冻胖头鱼·2022-12-07 11:22

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，SGD是不是就用不到了？
蒂洛洛·2022-12-06 15:25

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
牛奶园雪梨·2022-12-06 13:37

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
萐茀37·2022-12-06 11:28

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）总结1.
plum-blossom·2022-12-06 06:53

深度学习卷积神经网络入门基础篇（神经网络与反向传播）

激活函数1.2感知机1.3前馈神经网络1.4误差反向传播1.4.1神经网络前向传播1.4.2误差反向传播1.4.3梯度下降优化器1.4.3.1BGD,SGD,Mini-batch梯度下降1.4.3.1Momentum
懒续缘·2022-12-05 17:57

NNDL 作业11：优化算法比较

2、Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？MomentumAdagrad3、仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
别被打脸·2022-12-05 15:45

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）

GRU，LSTM，seq2seq注意力机制——Attention,Transformer优化算法——SGD，Momentum，Adam高性能计算——并行，多GPU，分布式计算
Mrwei_418·2022-12-05 13:25

神经网络与深度学习 作业11：优化算法比较

（2）Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？（3）仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？（4）四种方法分别用了多长时间？
Jacobson Cui·2022-12-05 13:53

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
辰 希·2022-12-05 13:14

HBU-NNDL 作业11：优化算法比较

2、Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3、仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？4、四种方法分别用了多长时间？
不是蒋承翰·2022-12-05 13:13

NNDL 作业11：优化算法比较

NNDL作业11：优化算法比较目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam
小鬼缠身、·2022-12-05 11:28

CS231n作业笔记2.3：优化算法Momentum, RMSProp, Adam

作业笔记本部分实现的是Momentum，RMSProb,Adam三种优化算法，优化算法是用于从随机点出发，逐渐找到局部最优点的算法。
silent56_th·2022-12-05 11:48

作业11：优化算法比较

2）Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？
岳轩子·2022-12-05 11:15

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，SGD是不是就用不到了？
五元钱·2022-12-05 09:43
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