sgd

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent
和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

torch踩坑

报错NameError:name'nn'isnotdefined解决方法：加入此语句,定义nnimporttorch.nnasnn初始化优化器时：#初始化优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters
华天雪 L.W·2022-12-31 15:48

Weight Normalization(WN) 权重归一化

WN的做法是将权值向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g后使用SGD分别优化这两个参数。
hxxjxw·2022-12-31 12:25

机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）

化为这个形式后，求它的对偶问题，求解的对偶问题的答案，按照以下公式反推到原问题的答案两种常用的求解算法：1.SGD将原问题转变为一个最小损失函数的问题，用梯度下降
龙今天超越了自己·2022-12-31 12:19

优化器：SGD with Momentum

（2）SGDwithMomentum采用上述指数加权平均的思路，在SGD中增加动量的
wekings·2022-12-31 04:24

梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法

该算法是在梯度下降算法(SGD)的理念上，结合Adagrad和RMSProp算法提出的，计算时
weixin_40003512·2022-12-30 19:58

【深度学习知识】常见的梯度下降算法原理

文章目录前言1.原始的梯度下降1.1Batchgradientdescent1.2SGD1.3Mini-batchGD1.4小结2.带冲量的梯度下降2.1Momentumoptimization2.2NesterovAcceleratedGradient
weiquan fan·2022-12-30 19:28

Adam的优化能力那么强，为什么还对SGD念念不忘

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语说到优化算法，入门必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。
小白学视觉·2022-12-30 17:41

深度学习笔记（李宏毅）DataWhale八月组队

过拟合K-fold交叉验证梯度下降法（GD）调整学习率自适应学习率Adagrad算法RMSProp算法Adam=RMSProp+MomentumLearningRateScheduling随机梯度下降（SGD
zhaoliguaner·2022-12-30 11:22

深度学习理论学习笔记

文章目录数据数据少优化SGD动量Nesterov加速梯度AdagradAdam学习率正则化岭回归（Tikhonov正则化）Lasso回归（l1范数）弹性网络（ElasticNet）样式迁移损失函数Tips
cycyco·2022-12-30 10:13

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-优化器

1.TORCH.OPTIMtorch.optim—PyTorch1.11.0documentation（1）如何用优化器举例如下：a.构造优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters
润叶~·2022-12-30 08:46

深度学习-计算机视觉-基础学习笔记-03

更好的优化方法前面提到的随机梯度下降(SGD)在实际使用中会产生很多问题，比如下图中的损失函数对水平方向不敏感而对竖直方向敏感的情况，实际在更高维涉及到非常多的参数时这个问题更明显。
weixin_43739821·2022-12-30 07:46

经典分类算法——感知机算法

文章目录经典分类算法——感知机算法1感知机算法思想：错误修正2感知机算法（原始形式）：形式化表示3感知机算法（对偶形式）：形式化表示4感知机算法：随机梯度下降（SGD）5感知机算法：一种变形6感知器算法
李霁明·2022-12-29 21:43

沐——《线性回归》

1、生成数据集2、读取数据集SGD：优势：利用了GPU并行运算的优势，处理合理大小的“小批量”。每个样本都可以并行的进行模型计
wuli念泽·2022-12-29 21:30

线性分类器（SVM，softmax）

目录导包和处理数据数据预处理--减平均值和把偏置并入权重SVMnaive版向量版Softmaxnavie版向量版线性分类器--采用SGD算法SVM版线性分类Softmax版线性分类使用验证集调试学习率和正则化系数画出结果测试准确率可视化权重值得注意的地方赋值
iwill323·2022-12-29 11:36

pytorch模型构建、训练、测试及预测

2.数据集输入；3.对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；4.计算loss，由Loss层计算；5.反向传播求梯度；6.根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight
myyzqt·2022-12-28 13:52

面试时如何完整精确的回答动量下降法(Momentum)和Adam下降法的原理

其中最有名和最普遍的有批量梯度下降法(BGD),随机梯度下降法(SGD),小批量梯度下降法。上面三种梯度下
tang_1994·2022-12-28 09:05

【神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】

建立模型验证数据：模型超参数性能的评估（超参数：模型算法本身设置的参数如学习率、epoch、batch_size、初始权值、卷积核个数和大小等等）测试数据：评估模型的泛化性能2常见的几种参数更新方法：SGD
菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

模式识别系列（二）线性回归

目录1.线性回归1.1什么是线性回归1.2线性回归的最优解2.梯度下降法2.1什么是梯度下降法2.2线性回归梯度下降法2.3随机梯度下降法(SGD)2.4Mini-Batch1.线性回归1.1什么是线性回归
人工小智障·2022-12-27 18:08

loss.backward(),scheduler(), optimizer.step()的作用

optimizer.step()，scheduler()四个函数，如下所示：model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD
脱坑diary·2022-12-27 10:32

【python学习】简述pytorch中optimizer.step()的用法

htmpytorch里面的Optimizer和optimizer.step()用法_wangxiang的博客-CSDN博客_optimizer.step()用法参考官方文档链接当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD
s1k9y9·2022-12-27 10:01

Pytorch中几种调整学习率scheduler机制(策略)的用法即其可视化

申明此篇博文是以AlexNet为网络架构(其需要输入的图像大小为227x227x3)，CIFAR10为数据集，SGD为梯度下降函数举例。
游客26024·2022-12-27 10:00

optimizer.step()和scheduler.step()的区别

通常我们有optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9
blue_sky_wait_me·2022-12-27 10:30

optimizer和scheduler

optimizer=optim.SGD(pg,lr=args.lr,momentum=0.9,weight_decay=5E-5)lf=lambdax:((1+math.cos(x*math.pi/args.epochs
环己熙·2022-12-27 10:30

论文笔记（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking

当然现在也有人使用卷积网络进行离线训练，在线跟踪，但是当跟踪目标未知时，需要利用随机梯度下降法(SGD)在线微调网络权重，从而使得速度下降，做不到实时跟踪。综上，浅层学习方式，
nightmare_dimple·2022-12-27 02:58

Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks翻译

AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworksABSTRACT问题：训练大规模的GCN仍然具有挑战性，当前基于SGD
歌者And贰向箔·2022-12-26 11:49

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

图卷积网络已经成功地应用于许多基于图数据的应用，然而，但对于大型GCN来说其训练仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高昂计算成本，要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding
码匀·2022-12-26 11:19

GNN学习笔记（六）：Cluster-GCN：一种用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

引言普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，存在着以下问题：问题1：计算成本较大问题。随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长。问题2：内存消耗巨大问题。
唠叨小主·2022-12-26 11:15

神经网络---梯度下降算法（BGD、MBGD、SGD）

神经网络核心任务：找出最佳W一、梯度下降法优化权重数组W在神经网络的训练中主要是寻找针对损失函数（loss）最小的参数值W的值（有时候称为权重数组weightvector）。关于权重数组的优化有很多种方式。1）尝试尝试1：无脑的Randomsearch思路就是不间断地给权重数组赋随机值，取最好的结果，以下代码举例，最优权重数组为bestW。通过该方法训练得到的W测试后准确率只有12%。#assum
wwwsssZheRen·2022-12-26 10:29

CS231n+assignment2（一）

）文章目录assignment2目录前言一、环境搭建二、代码实现Multi-LayerFullyConnectedNetworkInitialLossandGradientCheckQuestion1SGD
但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:46

python sklearn逻辑回归 sgd和lr_python之sklearn-分类算法-3.4 逻辑回归与二分类

一，逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号二，逻辑回归的原理1，输入逻辑回归的输入是线性回归的结果：2，激活函数1)sigmoid函数回归的结果输入到sigmod函数当中输出结果：[0，1]区间中的一个概率值，默认为0.5的门限值2)注意：逻辑回归的最终分类是通过某个类别的概率来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例)，另一个标记为0(反例)。默认目标值少
weixin_39856208·2022-12-25 12:20

联邦学习框架fedml中集成谷歌提供的差分隐私框架opacus遇到的问题

联邦学习框架fedml中集成谷歌提供的差分隐私框架opacus遇到的问题由于opacus提供的是DP-SGD,在fedml中将代码定位到具体客户端训练的.py文件中，如my_model_trainer_classification.py
霹雳大帅哥·2022-12-25 09:25

keras：model.compile优化器

1、SGDkeras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov
有石为玉·2022-12-25 08:52

Keras 深度学习框架的优化器（optimizers）

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。最重要的就是
weixin_33688840·2022-12-25 08:22

cnn测试集准确率比训练集低_【ML-Titanic】（五）训练模型评估测试集

接着就需要开始选择一个分类器进行训练了，目前先选择随机梯度下降（SGD）分类器。
weixin_39946534·2022-12-24 23:27

深度学习

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；iter
BTDAER·2022-12-24 17:21

随机优化算法Adam : RMSProp + Momentum

之前提出的一些典型的优化方法：如随机梯度下降（SGD），dropout正则化。基于已有
积_木·2022-12-24 17:48

第八十六篇 K-means(聚类) 和 KNN(分类) 算法

类问题最常用的学习算法包括SVM(支持向量机),SGD(随机梯度下降算法),Bayes(贝叶斯估计),Ense
Laughing@me·2022-12-24 11:32

USC提出拟牛顿法深度学习优化器Apollo，效果比肩SGD和Adam

Apollo是目前第一个能在实际中应用的深度神经网络的优化算法，并能在多个任务和网络结构上取得比肩甚至超过SGD和Adam的效果
Tom Hardy·2022-12-24 11:25

python sklearn逻辑回归 sgd和lr_sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)类库使用小结

在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression，LogisticRegressionCV和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而LogisticRegression需
weixin_39938331·2022-12-24 08:06

【深度学习】深度学习常用优化方法

1.SGD（随机梯度下降）$$g_t=\bigtriangledown_{\theta_{t-1}}f(\theta_{t-1})$$$$\Delta
普通网友·2022-12-24 06:13

小批量随机梯度下降法

文章目录写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献写在前面小批量随机梯度下降法（Mini-batchStochasticGradientDecent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物小批量随机梯度公式我们可以看出当b=1时，小批量随机下降法就等价与SGD
RDSunday·2022-12-23 22:55

批量随机梯度下降-学习笔记

小批量随机梯度下降（mini-batch）梯度下降一般有三种不同的形式：GD（一次用全部数据更新参数）SGD（随机一个sample更新参数）MBGD（使用批量数据更新参数，batch设为1时等于SGD）
卡塞尔学院临时校长·2022-12-23 22:55

小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)

对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降,SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。
HowieHwong·2022-12-23 22:55

整合 逻辑回归 BGD(批量)+MBGD(小批量)+SGD(随机)底层实现 优缺点以及代码实现

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式文章目录1、批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2、随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD
忘川之水&·2022-12-23 22:54

tf.GradientTape() 示例

=keras.Sequential([layers.Dense(256,activation='relu'),layers.Dense(10)])#定义优化器optimizer=optimizers.SGD
夏华东的博客·2022-12-23 19:20

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化2.6优化器1.SGD2
By4te·2022-12-23 18:41

带自己学paddle(四）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了SGD以及GPU的配置方式，现在将介绍如何把画图函数以及正则化整进去l2norm#各种优化算法均可以加入正则化项，避免过拟合，参数regularization_coeff
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle （三）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了CNN、DataLoader、Dataset、SGD、CrossEntropy、Square_error_cost的使用方式，最后还有一点点首尾工作就完成了第一阶段初识框架
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

YOLOv5内置--hyp超参配置文件对比

lr0:0.01#初始学习率(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#最终的OneCycleLR学习率(lr0*lrf)momentum:0.937#SGD动量/Adambeta1
安丘彭于晏·2022-12-23 15:16
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他