momentum 第9页

nn.BatchNorm2D() 详细解析

nn.BatchNorm2D()详细解析paddle.nn.BatchNorm2D(num_features,momentum=0.9,epsilon=1e-05,weight_attr=None,bias_attr

un_lock·2022-11-24 10:07

pytorch：nn.BatchNorm1d()用法介绍

torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)num_features

明日何其多_·2022-11-24 10:37

PyTorch】详解nn模块的BatchNorm2d()函数

torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=

MrRoose·2022-11-24 10:07

torch.nn.BatchNorm2d()的使用

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·2022-11-24 10:35

李宏毅《机器学习》| 神经网络训练不起来怎么办(下)

2.特制化learningrateRootMeanSquareRMSPropAdam：RMSProp+Momentum3.LearningRateSchedulingLearningRateDecayWarmUp4

哒卜琉歪歪·2022-11-24 10:38

神经网络训练不起来怎么办---李宏毅《机器学习》笔记05

文章目录一、localminima和saddlepoint1.1如何知道是卡在localminima还是saddlepoint1.2H可能能告诉我们更新参数的方向二、Batch和Momentum2.1batch2.2Momentum

ppsswhite·2022-11-24 10:07

李宏毅机器学习笔记——神经网络设计的技巧

神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率AdaptiveLearningRate根号平方根

Brandon1017·2022-11-24 10:59

pytorch基础（十五）-----------优化器optimizer

pytorch的优化器的作用：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签（更新采用是梯度下降）一、optimizer的基本参数defaults：优化器超参数state：参数的缓存，如momentum

Py零零·2022-11-24 01:29

Pytorch之Optim（优化器）

使用优化器,接收损失函数的结果,并调整网络参数,完成反向传播根据示例optimizer=torch.optim.SGD(module.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)

MrRoose·2022-11-23 18:09

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（六）：改进梯度下降算法（mini-batch, Momentum, Adam)

学习提示一直以来，我们都用梯度下降法作为神经网络的优化算法。但是，这个优化算法还有很多的改进空间。这周，我们将学习一些更高级的优化技术，希望能够从各个方面改进普通的梯度下降算法。我们要学习的改进技术有三大项：分批梯度下降、高级更新方法、学习率衰减。这三项是平行的，可以同时使用。分批梯度下降是从数据集的角度改进梯度下降。我们没必要等遍历完了整个数据集后再进行参数更新，而是可以遍历完一小批数据后就进行

大局观选手周弈帆·2022-11-23 13:46

MindSpore优化器与传统优化器实验

共包含两个实验分别为：实验一：利用不同优化器求解函数极值点实验实验二：鸢尾花数据在不同优化器下的分类实验通过分析无优化器、SGD优化器、Momentum优化器、Adam优化器模型在求极值点和分类任务下的结果

irrationality·2022-11-23 06:38

计算机视觉算法面试必备知识点（2022）

目录优化算法，Adam,Momentum,Adagard，SGD原理：正则化：Logit函数和sigmoid函数的关系：损失函数：交叉熵损失函数：神经网络为啥使用交叉熵？

奶盖芒果·2022-11-23 05:02

Lecture 2 What to do if my network fails to train

（一）局部最小值(localminima)与鞍点(saddlepoint)（二）批次(batch)与动量(momentum)（三）自动调整学习率(LearningRate)（四）损失函数(Loss)也可能有影响

壁花lhh·2022-11-22 18:11

Adam算法

momentum算法和AdaGrad算法的融合classAdam:"""Adam(http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)"""def__init__(self,lr=0.001

我是小杨我就这样·2022-11-22 11:28

#深入探究# Adam和SGDM优化器的对比

常用优化器的详细解析请参考此文章：通俗理解Adam优化器#深度解析#深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器文章目录

energy_百分百·2022-11-22 11:50

SGD和Adam

SGD基本公式动量(Momentum)参考链接：https://distill.pub/2017/momentum/基本的mini-batchSGD优化算法在深度学习取得很多不错的成绩。

bl128ve900·2022-11-22 11:18

优化算法SGD与Adam

improttorch...optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=torch.optim.Adam

wyl2077·2022-11-22 11:45

pytorch模型保存与加载：state_dict、load_state_dict

优化器optimizer也有一个state_dict，包含了优化器的状态以及被使用的超参数（lr、momentum、weight_decay）state_dic

开心邮递员·2022-11-22 10:28

使用numpy实现全连接神经网络

目录1.numpy实现全连接层2.numpy实现MSE损失函数3.numpy实现梯度更新优化器momentum优化器SGD优化器4.numpy实现sigmoid激活函数5.简单模型的定义6.数据集测试7

Leri_X·2022-11-22 03:33

深度学习训练出来的损失不收敛_图像分类任务中的训练奇技淫巧

目前业界主要用到的优化器有SGD、RMSProp、Adam、AdaDelt等，其中由于带momentum的SGD优

weixin_39684995·2022-11-21 20:53

深度学习的优化方法

优化方法深度学习的优化方法梯度下降算法反向传播算法（BP算法）前向传播与反向传播链式法则反向传播算法梯度下降优化方法动量算法（Momentum）指数加权平均动量梯度下降算法AdaGradRMSpropAdam

最白の白菜·2022-11-21 20:48

理解梯度下降算法中的动量

理解梯度下降算法中的动量在深度学习优化算法中，常用的梯度下降算法中一般会有一个参数——动量（momentum）。此文章记录动量算法的原理，以及使用它的目的。

Cai Yichao·2022-11-21 16:15

训练深度神经网络的常用方法和技巧

训练深度神经网络的常用方法和技巧背景知识要求摘要正文1.方法和技巧2.神经网络模型的一般形式3.方法和技巧的单独说明SGD（Stochasticgradientdescent）Mini-batch（解决第一个缺点）momentum

拾贝的孩子·2022-11-21 10:08

【论文笔记】(对比学习经典论文MoCo) Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

文章目录前言1.论文介绍2.对比学习简介3.MoCo实现思路4.MoCo架构简介5.MoCo代码实现前言本文是参考大神bryanyzhu对MoCo论文的解读视频，并按照他的解读结合论文进行笔记总结。方便后续查阅。论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.05722论文代码(官方):https://github.com/facebookresearch/moco视频解读:htt

iioSnail·2022-11-21 10:30

【优化算法】——神经网络与深度学习

目录一、梯度下降二、随机梯度下降三、小批量梯度下降法（mini-batch）四、包含动量的梯度下降（Momentum）五、自适应梯度（AdaGrad）与RMSProp六、Adam算法一、梯度下降在机器学习中

Joker_咖啡逗·2022-11-21 04:20

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

pycharm/course2_week2/main.py",line278,inparameters=model(train_X,train_Y,layers_dims,beta=0.9,optimizer="momentum

无眠·2022-11-20 23:28

神经网络基础知识及模型优化（一）

神经网络基础知识及模型优化（一）前言一、神经网络参数更新及其方法1.参数更新2.SGD3.Momentum4.AdaGrad5.Adam6.该使用哪种参数更新方法二、权重的初始化1.可以将权重初始值设置为

D.w_·2022-11-20 21:26

机器学习loss函数过大应对方法Momentum and GD

BatchandMomentumMomentum方法momentum就是动量，即loss函数在到达gradient的criticalpoint不会直接停下来，能够直接凭借之前（较大的）gradient直接冲过

Jc随便学学·2022-11-20 17:40

ResNet18结构、各层输出维度

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

yexuejianghan·2022-11-20 15:19

【优化算法】Nesterov算法

首先Nesterov动量优化算法是Momentum优化算法的一种改进。

糊涂不是傻·2022-11-20 06:26

深度学习优化算法大全系列3:NAG(Nesterov Acceleration Gradient)

1.NAG与SGD-M的区别NAG全称为NesterovAcceleratedGradient，是在SGD-Momentum基础进一步优化所得。

bitcarmanlee·2022-11-20 06:07

技术面常见问题（持续更新）

一、数学基础：1、微积分1、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,然后对参数进行更新。

Shinnosuck·2022-11-20 06:10

深度学习超参数简单理解------ learning rate weight decay和momentum

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：WeightDe

阿拉蕾二·2022-11-20 03:42

学习笔记一：learning rate,weight decay和momentum的理解

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：WeightDe

PADS123·2022-11-20 03:31

deep learning知识以及面试题

优化算法优化器包含一阶、二阶方法**一阶方法：**随机梯度下降(SGD)、动量(Momentum)、牛顿动量法(Nesterov)、自适应梯度AdaGrad()、均方差传播(RMSProp)、Adam、

我是胡歌·2022-11-19 22:34

tf.keras.layers.BatchNormalization、tf.keras.layer.LayerNormalization函数

1、BatchNormalization函数函数原型tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1,momentum=0.99,epsilon=0.001,center

不负韶华ღ·2022-11-19 03:36

MOCO----Momentum Contrast

对比学习这个博客写的很好，去看他的吧对比学习是一种在高维(即指图片)的连续的输入信号上去构建字典的一种方式，这个字典是动态，因为这个字典里的key都是随机去取样的，而且用来给这些key做编码的也是在训练过程中不停地改变的。如果要想学一个好的特征，这个字典必须有两个特性：1.字典要够大，因为大的字典能够包含很多语义丰富的负样本从而有助于学到那些更有判别性的特征，2.一致性：是为了模型的训练，能避免他

乖乖怪123·2022-11-16 10:18

【MindSpore易点通】网络构建经验总结中篇

经验总结关键细节1：定义两个Optimizer，分别用来更新生成器和判别器#optgen_opt=Momentum(params=gen_network.trainable_param

昇思MindSpore·2022-11-16 07:52

RexNet片段记录

RexNet片段理解结构汇总：函数解析：结构汇总：图1：图2：图3：图4：函数解析：1、nn.BatchNorm2d()torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum

是一个小迷糊吧·2022-11-14 07:27

torch 归一化，momentum用法详解

torch有两个地方用Momentum动量，冲量，一，优化器中的Momentum主要是在训练网络时，最开始会对网络进行权值初始化，但是这个初始化不可能是最合适的；因此可能就会出现损失函数在训练的过程中出现局部最小值的情况

AI视觉网奇·2022-11-13 11:02

2022.11.1 英语背诵

pimple丘疹，脓包assumption假定之事，承担，责任relief减轻，救济presence出席，到场terrain地面，地形，地图optimum最适宜的dole施舍，悲哀whistle口哨，哨子momentum

严正安·2022-11-13 09:21

2022CS231n笔记-正则化和优化算法

代码部分：全连接层网络_iwill323的博客-CSDN博客目录正则化问题引出正则化作用L1和L2正则化优化算法随机梯度下降StochasticGradientDescent(SGD)存在的问题SGD+Momentum

iwill323·2022-11-10 10:32

cs231n笔记7—优化/正则化/学习迁移

假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是：#普通更新x+=-learning_rate*dx2动量（Momentum）更新在这里引入了一个初始化为0的变量v和一个超参数mu。

kingsure001·2022-11-10 10:02

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-处理多维输入特征

1.代码实现(带动量，momentum=0.9)importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimporttime

Catherine_bling·2022-11-03 09:27

[机器学习 ] 优化器optimizer

SGD：沿梯度方向更新SGD+momentum：沿速度方向更新，而不是沿梯度方向更新AdaGrad:除以梯度平方项。

lgy_keira·2022-10-30 11:07

YOLOv5数据增强方式

0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)初始学习率lrf:0.2#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)余弦退火超参数momentum

雪孩·2022-10-24 10:05

pytorch优化器

Pytorch一共有11个优化器，其中比较常用的主要有4种：SGD、Momentum、RMSProp、Adam。SGD实现随机梯度下降。

一千克欣喜·2022-10-24 07:52

基于pytorch的手写数字识别，算法优化（动量Momentum，梯度下降SGD）GPU加速

鼎上西瓜刀·2022-10-24 07:21

Pytorch优化器选择

Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。

Yellow0523·2022-10-24 07:18

[从0开始机器学习]4.线性回归正规方程

狼ั͡✾的博客专栏：机器学习专栏：爬虫专栏：OpenCV图像识别处理专栏：Unity2D⭐本节课理论视频：P23-P25正规方程⭐本节课推荐其他人笔记：正规方程（Normalequations）推导过程_momentum

ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾·2022-10-23 07:09

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