rmsprop 第11页

优化方法总结

SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam1.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

想飞的大兔子·2020-03-18 00:39

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learningrate都是相同的，如果数据是稀疏的，则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神经网络之所以比较难训练，并不是因为容易进入局部最小，而是因

Baby-Lily·2020-03-15 17:00

13 keras优化器

比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。下面通过具体的代码介绍一下优化器的使用方法。

readilen·2020-03-12 16:00

神经网络超参数选择

随机梯度下降算法有许多变形：例如Adam、RMSProp、Adagrad等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。

大脸猫猫脸大·2020-02-21 03:52

L21 Momentum RMSProp等优化方法

airfoil4755下载链接：https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA提取码：dwjq11.6Momentum在Section11.4中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更

rainman999·2020-02-18 09:00

多层神经网络，从零开始——（九）、优化函数

常用的优化算法有：随机梯度下降、带动量的随机梯度下降、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法，其中Adam算法结合了RMSProp和动量，一种鲁棒性非常好的方法。

忆霜晨·2020-02-18 08:38

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是：它的梯度路线为：但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算法，这个是基于SGD的，简单理解，就是为了防止波动，取前几次波动的平均值当做这次的W。这个就用到理论的计算梯度的指数加权平均数，引进超参数beta(一般取0.9)：beta和1-beta分别代表之前的dW权重和现在的权重。效果图如下(红色

zenRRan·2020-02-07 12:09

Pytorch的优化器总结

PyTorch的十个优化器：https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/88988420Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp

ForCLovC·2020-02-06 17:50

RMSpro优化器中rho与decay 两参数的区别（keras)

最近在学习efficienet使用了RMSProp优化器，但是在keras使用的时候发现了问题keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001,rho=0.9,epsilon=None

半成品文艺青年·2020-02-03 14:27

神经网络优化算法的选择

，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化）Adagrad：自适应地为各个参数分配不同学习速率Adadelta：针对Adagrad问题，优化过的算法（在Adagrad基础上做过优化）RMSprop

小知识传送门·2020-01-05 17:29

Momentum，RMSprop，Adam算法

1Mini-batch梯度下降Mini-batch梯度下降迭代过程Mini-batch解决了批量梯度下降单次迭代样本多，速度慢的问题，也解决了随机梯度下降不稳定的问题，能够相对更快更好地收敛。但是，mini-batch和批量梯度下降一样，更新方向完全依赖当前batch，也是不稳定的。Momentum算法解决了这个问题。2MomentumMomentum又叫做gradientdescentwithm

冯凯onmyway·2020-01-04 16:04

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

梯度下降的比较如何选择minibatch的参数batchsize呢在TensorFlow中应用举例之前写过一篇文章：如何选择优化器optimizer里面对BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta，RMSprop

不会停的蜗牛·2020-01-02 14:13

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad

_两只橙_·2019-12-27 17:56

梯度下降：SGD vs Momentum vs NAG vs Adagrad vs Adadelta vs RMSprop vs Adam

梯度下降优化基本公式：一、三种梯度下降优化框架这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。（一）BatchGradientDescent批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本。，为训练样本数优点：每次更新都会朝着正确的方向进行，最终能够保证收敛于极值点，因此更新比较稳定。缺点：每次的学习时间过长，训练集很大时会消耗大量内存，且不能进行在线模型参数更新。（二）S

cherryleechen·2019-12-22 06:53

cs231n## neural-networks-3

梯度检查功能性检查陪护训练过程loss函数train/val准确率参数更新比率激活/梯度分布可视化参数更新SGD,momentum,Nesterovmomentum调优lr每个参数适应的lr(adagrad,RMSprop

db24cc·2019-12-14 18:14

如何选择优化器 optimizer

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

不会停的蜗牛·2019-12-01 22:21

keras

compile接收三个参数：优化器optimizer该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象，详情见optimizers损失函数loss该参数为模型试图最小化的目标函数

Jakai·2019-11-05 00:13

lookAhead和RAdam 真香

SGD出现以来,为了解决训练过程跳脱,不稳定的问题,陆续提出了rmsprop,adam等自适应动量优化器.但自适应动量在前期的表现一般不好,前期数据少,它很难总结出一个靠谱的初始动量,也更容易陷入局部最优

羚谷光·2019-10-18 18:38

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

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf参考文章：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html

Eternal_Sun625·2019-09-08 21:27

中国博士生提出最先进AI训练优化器，收敛快精度高，网友亲测：Adam可以退休了...

Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。

QbitAl·2019-08-16 13:03

从WGAN到WGAN-GP

使用RMSProp或SGD并以较低的学习率进行优化(论文作者在

qq_23304241·2019-08-14 20:58

优化算法

指数加权平均定义与步骤2.2参数beta的取值2.3偏差修正（Biascorrection）3三个有效的优化算法3.1动量梯度下降算法（Gradientdescentwithmomentum）3.2均方根传递RMSprop

寥廓长空·2019-08-09 03:13

Adam 优化算法，学习率策略以及局部最优点

，学习率策略以及局部最优点简介Adaptivemomentestimation(Adam)是目前被实际证明最有效，应用最广泛的算法，它的实现是建立在另外两个非常成熟的优化算法上，momentum算法和RMSprop

RainPool·2019-08-05 21:42

优化算法3,4--Adagrad算法与RMSProp算法

Adagrad思想：如果一个参数的梯度一直都非常大，就让它的学习率变小一点，防止震动，反之，则让其学习率变大，使其能更快更新做法：学习率由下列式子所得+后的参数是为了防止分母等于0，一般取10的-10次方对每个参数，初始化一个变量s=0，每次参数更新时，将梯度平方求和累加到s上所以梯度越大，累加得s越大，学习率越小缺点：到后期，分母越来越大，学习率会变得较小，无法较好的收敛fromtorch.ut

chenjiale5·2019-08-01 20:51

ubuntu之路——day8.4 Adam自适应矩估计算法

基本上讲，Adam就是将day8.2提到的momentum动量梯度下降法和day8.3提到的RMSprop算法相结合的优化算法首先初始化SdW=0Sdb=0VdW=0Vdb=0Oniterationt：

NWNU-LHY·2019-07-16 16:00

ubuntu之路——day8.3 RMSprop

RMSprop：全称为rootmeansquareprop，提及这个算法就不得不提及上篇博文中的momentum算法首先来看看momentum动量梯度下降法的过程：在RMSprop中：ComputedW

NWNU-LHY·2019-07-16 15:00

【机器学习】—— 各种梯度下降的变形momentum,adagrad,rmsprop,adam分别解决了什么问题

MomentumMomentum的公式表达设时间步ttt的自变量为xt\boldsymbol{x}_txt，学习率为ηt\eta_tηt。在t0t_0t0时刻，速度变量v0=0\boldsymbol{v}_0=0v0=0，在时间步t>0t>0t>0，Momentum关于速度变量vt=0\boldsymbol{v}_t=0vt=0和自变量θt\boldsymbol{\theta}_tθt

努力学挖掘机的李某某·2019-06-21 08:26

权值初始化 - Xavier和MSRA方法

设计好神经网络结构以及lossfunction后，训练神经网络的步骤如下：初始化权值参数选择一个合适的梯度下降算法（例如：Adam，RMSprop等）重复下面的迭代过程：输入的正向传播计算lossfunction

香菇不相识·2019-06-13 00:50

权值初始化 - Xavier和MSRA方法

设计好神经网络结构以及lossfunction后，训练神经网络的步骤如下：初始化权值参数选择一个合适的梯度下降算法（例如：Adam，RMSprop等）重复下面的迭代过程：输入的正向传播计算lossfunction

Brook_icv·2019-06-13 00:00

深度学习中那些常见的优化算法

随机梯度下降法(StochasticGradientDescent)——SGD小批量梯度下降——mini-batchGD动量梯度下降——Momentum均方根算法(rootmeansquareprop)——RMSprop

Econe-wei·2019-06-11 17:41

深度学习笔记（10）优化算法（二）

深度学习笔记（10）优化算法（二）1.Adam优化算法2.学习率衰减3.局部最优的问题1.Adam优化算法Adam代表的是AdaptiveMomentEstimation基本上就是将Momentum和RMSprop

氢键H-H·2019-06-05 08:03

tensorflow中优化器 optimizer详解

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

Mason_Mao·2019-05-23 09:32

深度学习算法与编程

m0_37870649·2019-05-20 16:53

深度学习的优化算法总结

深度学习优化算法总结1、SGD2、SGDwithMomentum3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta/RMSProp6、Adam7、Nadam

LilyZJ·2019-05-19 13:57

在多分类进行评估准确度的时候出现了二分类的准确度高于多分类的情况：Keras binary_crossentropy vs categorical_crossentropy performance?

categorical_crossentropy但是softmax+binary_crossentropy的准确度高于softmax+categorical_crossentropy具体原因如下：model.compile('RMSprop

chenyy__·2019-05-14 16:45

PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器

1torch.optim.SGD2torch.optim.ASGD3torch.optim.Rprop4torch.optim.Adagrad5torch.optim.Adadelta6torch.optim.RMSprop7torc

TensorSense·2019-05-07 09:21

深度学习各种优化算法（BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam）

標準梯度下降法：彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值SGD隨機梯度下降：minibatch代替全部樣本曲面的某個方向更加陡峭的時候會被困住Xt+1=Xt-αΔf(x1)隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值（每個樣本都更新一次權值，可能造成的誤差比較大）批量梯度下降法：相當於前兩種的折中方案，抽取一個批次的樣本計算總誤差，比如總樣本有10000個，可以抽取1000個作爲一個批次，然後根據該批次

默一鸣·2019-04-18 21:29

神经网络的优化（2）----优化器、自适应学习率：Adagrad、RMSProp、Momentum、Adam

一、Adagrad//这个优化器，带有自适应的学习率点击此处返回总目录二、RMSProp//Adagrad的进阶版，带有更好的自适应学习率三、Momentum//动量。

/home/liupc·2019-04-17 18:50

目标检测训练优化Tricks：《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》

SyGoingQQ:244679942一、论文概述及创新点深度学习中各种SOTA的模型除了网络架构设计的精妙之外，研究者在对模型进行训练的过程中也探索了很多有用的tricks，比如模型优化方法（SGD、Adam和RMSprop

SyGoing·2019-03-20 13:26

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

使用多GPU训练时遇到的问题

self.model=multi_gpu_model(self.model,gpus=2)self.model.compile(loss=self.loss,optimizer=optimizers.RMSprop

木易依·2019-03-14 17:50

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam

香菇不相识·2019-03-13 10:05

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam

Brook_icv·2019-03-13 10:00

几种优化算法的读书笔记——梯度下降、牛顿法、拟牛顿法、随机梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam及选择优化算法的建议

文章目录1梯度下降1.1特点1.2思想1.3数学基础1.4具体算法2牛顿法和拟牛顿法2.1特点2.2牛顿法2.2.1数学基础2.2.2思想2.2.3具体算法2.3拟牛顿法2.3.1数学基础2.3.2思想2.3.4具体算法2.4DFP算法2.4.1数学基础&&思想2.4.2具体算法2.5BFGS算法2.5.1特点2.5.2数学基础2.5.3思想2.5.4具体算法2.6Broyden类牛顿法2.6.1

Zjhao666·2019-03-11 18:45

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

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

转载于：https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80311892这篇文章写的很好，可是转载总是只能转部分不能转载全部且格式有问题，所以这里只贴链接，方便自己以后寻找。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

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

深度学习中的优化方法-Adadelta、RMSProp

码字不易，转载请注明出处~tags:deeplearning;optimizesr;Adadelta;RMSPropAdaGrad虽然能够实现学习率的自适应，然而还是由于其本身存在的部分缺点导致使用起来并非很方便，比如学习率衰减比较快等。在凸优化问题中，是可以通过这种快速学习率衰减的方法来尽快达到最优点。然而，对于神经网络或者其它很多非凸问题，这种变化会导致网络在训练的中间就停止了参数的更新，从而

hanjiangxue_wei·2019-01-31 11:05

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：这里写图片描述详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop

_两只橙_·2019-01-13 15:30

推荐频道

rmsprop

优化方法总结

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

13 keras优化器

神经网络超参数选择

L21 Momentum RMSProp等优化方法

多层神经网络，从零开始——（九）、优化函数

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

Pytorch的优化器总结

RMSpro优化器中rho与decay 两参数的区别（keras)

神经网络优化算法的选择

Momentum，RMSprop，Adam算法

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

梯度下降：SGD vs Momentum vs NAG vs Adagrad vs Adadelta vs RMSprop vs Adam

cs231n## neural-networks-3

如何选择优化器 optimizer

keras

lookAhead和RAdam 真香

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

中国博士生提出最先进AI训练优化器，收敛快精度高，网友亲测：Adam可以退休了...

从WGAN到WGAN-GP

优化算法

Adam 优化算法，学习率策略以及局部最优点

优化算法3,4--Adagrad算法与RMSProp算法

ubuntu之路——day8.4 Adam自适应矩估计算法

ubuntu之路——day8.3 RMSprop

【机器学习】—— 各种梯度下降的变形momentum,adagrad,rmsprop,adam分别解决了什么问题

权值初始化 - Xavier和MSRA方法

权值初始化 - Xavier和MSRA方法

深度学习中那些常见的优化算法

深度学习笔记（10） 优化算法（二）

tensorflow中优化器 optimizer详解

深度学习算法与编程

深度学习的优化算法总结

在多分类进行评估准确度的时候出现了二分类的准确度高于多分类的情况：Keras binary_crossentropy vs categorical_crossentropy performance?

PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器

深度学习各种优化算法（BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam）

神经网络的优化（2）----优化器、自适应学习率：Adagrad、RMSProp、Momentum、Adam

目标检测训练优化Tricks：《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》

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

使用多GPU训练时遇到的问题

一文搞懂深度学习中的梯度下降

一文搞懂深度学习中的梯度下降

几种优化算法的读书笔记——梯度下降、牛顿法、拟牛顿法、随机梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam及选择优化算法的建议

PyTorch优化函数

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

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

梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解

深度学习中的优化方法-Adadelta、RMSProp

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

深度学习笔记（10）优化算法（二）