rmsprop 第8页

常用梯度下降算法SGD, Momentum, RMSprop, Adam详解

摘要本文给出常用梯度下降算法的定义公式,并介绍其使用方法.相关配套代码,请参考文章:纯Python和PyTorch对比实现SGD,Momentum,RMSprop,Adam梯度下降算法系列文章索引:https

BrightLampCsdn·2020-09-13 12:20

深度学习最优化（四）—— 动量法/Nesterov/Adagrad/Adadelta/RMSprop/Adam/Nadam

1.SGD现在的SGD一般都指小批量梯度下降，即每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新。其中是模型参数，是模型目标函数，是目标函数的梯度，是学习率。难点（缺点）：（1）学习率的选择。过低收敛缓慢，过高无法收敛。（2）“之字形”的出现，即在陡谷（一种在一个方向的弯曲程度远大于其他方向的表面弯曲情况）处震荡。如下图所示2.动量法（Momentum）其中是一阶动量，是动量因子。优点

manmanxiaowugun·2020-09-13 12:07

0_4-优化方法-SGD、AdaGrad、RMSProp、Adadelta、Adam

numpy实现神经网络系列工程地址：https://github.com/yizt/numpy_neuron_network基础知识0_1-全连接层、损失函数的反向传播0_2_1-卷积层的反向传播-单通道、无padding、步长10_2_2-卷积层的反向传播-多通道、无padding、步长10_2_3-卷积层的反向传播-多通道、无padding、步长不为10_2_4-卷积层的反向传播-多通道、有p

yizt·2020-09-13 11:22

深度学习中的模型优化（SGD、Momentum、Nesterov、AdaGrad、Adadelta、RMSProp以及Adam）

随机梯度下降BatchGradientDescent(BGD)BGD在训练中,每一步迭代都是用训练集中的所有数据,也就是说,利用现有参数对训练集中的每一个输入生成一个估计输出,然后跟实际输出比较,统计所有误差,求平均以后得到平均误差,并以此作为更新参数的依据.优点:由于每一步都利用了训练集中的所有数据,因此当损失函数达到最小值以后,能够保证此时计算出的梯度为0,换句话说,就是能够收敛(曲线比较平滑

BieberChen·2020-09-13 11:31

梯度下降法小结

下面会讨论一些常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。

爱不到要偷·2020-09-13 04:08

优化算法实验比较

最近在学习神经网络的优化算法，发现网上有很多的算法介绍，但是却没有算法实现和实验对比，所以我就用python实现了BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagrad，RMSprop

weixin_30300523·2020-09-13 04:04

几种优化算法的比较（BGD、SGD、MBGD、指数加权平均、momentum、NAG、RMSprop、Adam）

对于神经网络而言，初始化参数不是全0而是随机是非常重要的：假设神经网络的前一层输出的维度是m，经过当前层之后输出维度是n，那么当前层的参数初始化如下：w=np.random.randn(m,n)*0.01一般权重矩阵初始化比较小，He初始化：np.random.randn(m,n)*np.sqrt(2/n)b=np.zeros((m,1))一般偏差初始化为0几种优化算法下面主要讲解BGD、SGD、

一只tobey·2020-09-13 00:53

几种优化算法(SGD, Adam, RMSPROP, BGD，MBGD, Momentum,)的比较

打卡+坚持今日语录：作为一名投资者，必须得学会抗压，需要一个良好的心态，如果心态跟着行情走，那就是一个失败的投资者。一、首先我们需要了解这几个优化算法的目的是什么？给定目标函数f(x),寻找到一组参数，最小化f(x)BGD(batchgradientdescent)批梯度下降法：采用整个训练集的数据来对损失函数进行计算缺点：这种方法在一次更新中，对整个数据集求梯度，遇到数据量太大时，计算速度很慢，

Ian_Wonder·2020-09-12 23:01

几种优化算法的比较（BGD、SGD、Adam、RMSPROP）

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。Batchgradientdescent梯度更新规则:BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：缺点:由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且

IT远征军·2020-09-12 21:34

机器学习算法岗面经 | 优化方法总结对比：SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

A.StochasticGradientDescent随机梯度下降随机梯度下降,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。θ=θ−α▽θJ(θ)\theta=\theta-\alpha\bigtriangledown_{\theta}J(\theta)θ=θ−α▽θJ(θ)Batchsize是算法设计中需要调节的参数，较小的值让学习过程收敛更快，但是产生更多噪声；较大的

Liangjun_Feng·2020-09-12 18:42

神经网络常见优化算法(Momentum, RMSprop, Adam)的原理及公式理解, 学习率衰减

参考资料:吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(2-2)优化算法–课程笔记1.指数加权平均(指数加权移动平均)指数加权平均是统计一个波动的指标在一段时间内的平均变化趋势,具体公式为:vt=βvt−1+(1−β)θtv_t=\betav_{t-1}+(1-\beta)\theta_tvt=βvt−1+(1−β)θt其中β\betaβ是对过去的权重,(1−β)(1-\bet

赤道6号转向发动机·2020-09-11 23:33

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

原博文：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

Wendy冬雪飘·2020-09-11 22:17

常用优化方法（optimizer）：SGD、momentum、Adam、AdaGard等

batchgradientdescent):批量梯度下降Mini-BGD(mini-batchgradientdescent):批量梯度下降MomentumAdagrad：(adaptivegradient)自适应梯度算法RMSprop

呆小呆_·2020-09-11 22:48

机器学习优化算法总览

目录机器学习要求解的数学模型最优化算法的分类费马定理拉格朗日乘数法KKT条件数值优化算法梯度下降法动量项AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法随机梯度下降法牛顿法拟牛顿法可信域牛顿法分治法坐标下降法

咕噜咕噜day·2020-09-11 22:23

python手写神经网络之优化器（Optimizer）SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam实现与对比——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第六章）》

vanilaSGD先不写了，很简单，主要从Momentum开始。老规矩，先手写，再对照书本：其实这个还真难手写出一样的，尤其v的初始化，我就没想到他怎么做。他默认了很多规则在里边，他的v没在init初始化，也不能动态，二是在第一次update时定型。其他方面，有些地方k、v对，其实用k或者v都能达到效果，就不赘述classMomentum():def__init__(self,lr=0.01,mo

秦伟H·2020-09-11 21:27

几种学习率衰减策略

常用的学习率调整方法包括学习率衰减率、学习率预热、周期学习率以及一些自适应地调整学习率的方法，比如AdaGrad、RMSprop、AdaDelta等。自适应学习率方法可以针对每个参数设置不同的学习率。

南苏月·2020-08-25 17:24

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

diaoyan2763·2020-08-25 16:52

机器学习优化方法

文章目录1.梯度下降1.1随机梯度下降1.2小批量随机梯度下降2.动量法2.1梯度下降的问题2.2动量法3Adagrad3.1Adagrad算法4.RMSProp算法4.1RMSprop算法5AdaDelta

orangerfun·2020-08-24 15:10

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)

文章目录优化方法概述1.整体框架1.1SGD1.2Momentum1.2.1理解指数加权平均1.2.2偏差修正1.3AdaGrad1.4Nesterov1.5AdaDelta/RMSProp1.6Adam

糖葫芦君·2020-08-23 08:11

机器学习中几种优化算法的比较（SGD、Momentum、RMSProp、Adam）

有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考【这篇blog】，讲解比较清晰，这里说一下自己对他们之间关系的理解。BGD与SGD首先，最简单的BGD以整个训练集的梯度和作为更新方向，缺点是速度慢，一个epoch只能更新一次模型参数。SGD就是用来解决这个问题的，以每个样本的梯度作为更新方向，更新次数更频繁。但有两个缺点：更新方向不稳定、波动很大。因为单个样本有很大的随机性，单样本的梯度不能指示参数优

weixin_34235105·2020-08-23 08:34

SGD,Adam,momentum等优化算法比较

文章目录SGD,Adam,momentum等优化算法总结一、最基本的优化算法1.SGD2.Momentum二、自适应参数的优化算法1.Adagrad2.RMSprop3.Adam三、二阶近似的优化算法5

Leokb24·2020-08-23 06:30

SGD、Momentum、RMSProp、Adam等优化算法比较

算法名称公式解释牛顿法θt=θt−1−Ht−1−1⋅▽θt−1J(θt−1)\theta_t=\theta_{t-1}-H^{-1}_{t-1}·▽_{\theta_{t-1}}J(\theta_{t-1})θt=θt−1−Ht−1−1⋅▽θt−1J(θt−1)Ht−1−1H^{-1}_{t-1}Ht−1−1为第t-1轮迭代时海森矩阵逆矩阵，即目标函数对参数θt−1\theta_{t-1}θt−1

qzq2514·2020-08-23 04:19

深度学习之优化算法

而对于这三种梯度下降的方法，又可以从调整学习率、调整负梯度两个方向来进行改进，比如RMSprop，Momentum和Adam。

weixin_30888027·2020-08-23 03:47

优化算法的选择(附执行代码)

文章目录知识准备--指数加权平均1.SGD2.Momentum3.AdaGrad4.RMSProp5.Adam梯度更新算法的选择Learningratedecay局部最优localoptima知识准备–

得克特·2020-08-22 14:26

优化算法-吴恩达DL学习摘要

指数加权平均：比计算过去N步平均值的好处：内存开销小，只需要存储上一时间节点数据即可，较为巧妙地将过去时间节点累积的数据与接下来的预测联系起来动量梯度下降两个图RMSprop（rootmeansquareprop

mapsnirc·2020-08-22 13:36

【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）

目录简介1、SGD(StochasticGradientDescent,SGD)2、Momentum3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad5、RMSProp6

ChaucerG·2020-08-19 03:02

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数

雷恩Layne·2020-08-18 16:54

大数据方向笔试面试题

RMSProp:深度学习的最优方法之一。RMSProp算法对梯度计算了微分平方加权平均数。这种做法有利于消除了摆动幅度大

LatinoCaribo·2020-08-18 12:55

斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记五：Batch Normalization（以及Layer Normalization）

一种是采用更加精巧的优化方法，如SGD+momentum,RMSProp,orAdam。另一种方法是改变网络的结构，使其更加易于训练。BatchNormalization就是这样一种方法。

持久决心·2020-08-17 15:21

#cs231n#Assignment2：BatchNormalization.ipynb

BatchNormalization.ipynbBatchNormalizationOnewaytomakedeepnetworkseasiertotrainistousemoresophisticatedoptimizationproceduressuchasSGD+momentum,RMSProp

LiuSpark·2020-08-17 11:53

2019/6/8CS231n课程笔记（优化与迁移学习）

目录优化1、梯度下降（1）、动量，就给梯度下降加了个速度（助力）（2）、对梯度进行处理：AdaGrad和RMSProp（3）、结合了速度和平方梯度的方法Adam2、学习率3、另一种优化的思路：海森矩阵（

荣荣闲不住·2020-08-16 12:34

NLP面试题总结（包含8种优化器简介）.03

BatchGradientDescent）1.3MBGD（Mini-BatchGradientDescent）1.4Momentum1.5Adagrad(Adaptivegradientalgorithm)1.6Adadelta1.7RMSprop1.8Adam

fly_Xiaoma·2020-08-14 08:09

Pytorch中的优化器optimizer

MomentumNesterovMomentum2、torch.optim.ASGD3、torch.optim.Rprop4、torch.optim.Adagrad5、torch.optim.Adadelta6、torch.optim.RMSprop7

我是天才很好·2020-08-13 22:35

pytorch学习之优化器torch.optim

功能：优化更新深度学习模型的参数介绍：实现了深度学习中绝大多数的优化方法，例如RMSProp,Adam，SGD等，更便于应用，所以通常不需要手动写上述代码。

爱学习的人工智障·2020-08-13 21:49

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？

oldbalck·2020-08-13 21:25

深度学习常见策略总结(优化器选择，防止过拟合策略）

优化器的选择关于深度学习各种优化器的介绍和对比在网上有很多图文并茂的讲解，比如我上一篇博文转载的文章：深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop

Briwisdom·2020-08-13 19:58

如何选择深度学习优化器

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

csdn王艺·2020-08-13 18:07

深度学习各类优化器详解（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）

小批量梯度下降（MBGD）三、梯度下降遇到的困难四、梯度下降优化算法1、动量（momentum）2、NAG（Nesterovacceleratedgradient）3、Adagrad4、adadelta5、RMSprop6

恩泽君·2020-08-13 18:49

深度学习笔记（四）：常用优化算法分析比较及使用策略（SGD、SGDM、SGD with Nesterov Acceleration、AdaGrad、AdaDelta、Adam、Nadam）

、一个框架回顾优化算法1、SGD算法：评价：2、SGDM(SGDwithMomentum)算法：评价：3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta/RMSProp6

呆呆象呆呆·2020-08-13 17:52

DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较

图表可视化比较目录四种最优化方法简介优化器案例理解输出结果设计思路核心代码四种最优化方法简介DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp

一个处女座的程序猿·2020-08-13 17:03

激活函数与优化器算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

目录一、在神经网络中为什么要使用激活函数呢？激活函数：ReLULeakyReLUSigmoidtanhsoftmax二、优化算法1.批量梯度下降：2.随机梯度下降：3.mini-batch梯度下降：4.改进的梯度下降算法：5.NesterovAcceleratedGradient6.Adagrad（Adaptivegradientalgorithm）补充：指数加权平均7.Adadelta8.RMS

展希希鸿·2020-08-13 16:46

【DNN】模型的优化方法汇总--原理--优缺点--适用场景(Adagrad、ADAM、FTRL)

优化方法概述1SGD2Momentum3.Adagrad4.AdaDelta/RMSProp5.ADAM(AdaptiVeMomentEstimation)6.LazyAdam7.Madam到底是用Adam

凝眸伏笔·2020-08-13 16:49

3.2 详解优化器的选择

文章目录1.什么是优化器2.梯度下降算法3.基于动量的梯度下降4.实用优化器的选择4.1Adagrad优化器4.2Rmsprop4.3AdaDelta优化器4.4Adam优化器5.总结本章大量内容来自：

追蜗牛的coder·2020-08-13 15:30

优化器算法总结（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad 未总结完）

fengzhongluoleidehua/article/details/81104051(2)深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop

bl128ve900·2020-08-13 13:58

深度学习笔记(8.DNN优化算法)

前言DNN中引入mini_batch方法，学习了gd、momentum、RMSprop和Adam优化算法。在原DNN实现（包括正则化）中，添加优化算法。

迷茫猿小明·2020-08-13 13:58

吴恩达深度学习笔记（五） —— 优化算法：Mini-Batch GD、Momentum、RMSprop、Adam、学习率衰减...

主要内容：一.Mini-BatchGradientdescent二.Momentum四.RMSprop五.Adam六.优化算法性能比较七.学习率衰减一.Mini-BatchGradientdescent1

alince20008·2020-08-13 13:04

pytorch学习笔记（三十七）：Adam

文章目录Adam算法1.算法2.从零开始实现3.简洁实现小结Adam算法Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均[1]。下面我们来介绍这个算法。

逐梦er·2020-08-12 10:17

（九）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--RMSProp（4）

前面我们提到了Adagrad算法有一个问题，就是学习率分母上的变量s不断被累加增大，最后会导致学习率除以一个比较大的数之后变得非常小，这不利于我们找到最后的最优解，所以RMSProp的提出就是为了解决这个问题

weixin_40245436·2020-08-11 04:12

PyTorch笔记7-optimizer

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码概要Torch提供了几种optimizer，如：SGD,Momentum,RMSprop,AdamSGD:stochasticgradientdescent

YJH-666·2020-08-11 04:32

动手学深度学习：7.6 RMSProp算法

7.6RMSProp算法我们在7.5节（AdaGrad算法）中提到，因为调整学习率时分母上的变量stst\boldsymbol{s}_tf(x)=0.1x12+2x22中自变量的迭代轨迹。

AI_Younger_Man·2020-08-11 03:02

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