sgd

深度学习（matlab）学习笔记——1.单层神经网络

在监督学习下输入的数据为[输入，正确输入],即已经获得了正确的结果，在训练过程中通过已知的数据集来训练参数w，在训练过程中有采用增量规则，具体有两种算法随机梯度下降法（SGD）以及批量算法（Batch）
NamePY·2023-01-05 09:58

FedProx论文阅读笔记

在每一轮更新中，被选中参与本轮训练的设备K在本地运行E轮SGD，每个设备将更新结果返回
联邦学习小白·2023-01-04 18:35

狗都能看懂的Meta-SGD原理讲解和代码实现

Meta-SGD:元学习优化器一、前言对于孤立地、从零开始学习每个任务的学习算法来说，few-shotlearning具有挑战性。
热血厨师长·2023-01-04 14:20

Focal loss 损失函数详解

OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。
无能者狂怒·2023-01-04 13:52

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的自动驾驶算法模型

自适应调和滤波器（ADF）自适应估计滤波器（AEF）线性预测滤波器（LPF）线性卡尔曼滤波器（LKF）高斯完全数据卡尔曼滤波器（EKF）非线性最小二乘（NLS）梯度下降（GD）牛顿迭代（NI）随机梯度下降（SGD
源代码杀手·2023-01-03 18:01

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch
蛋黄液·2023-01-03 11:58

7.2_gd-sgd

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后，我们将引出随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。7.2.1一维梯度下降我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

7.3_minibatch-sgd

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来描述小批量随机梯度下降。设目标函数f(x):Rd→Rf(\bol
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

Sklearn专题五 逻辑回归

越靠近0，将任何数据压缩到（0,1）3、逻辑回归的优点：对线性关系拟合效果极好；计算速度快；返回不是固定0、1，而是小数形式类概率数字4、逻辑回归的目的：求解使模型拟合效果最好的参数θ，方式是梯度下降SGD
Yuki_1999·2023-01-02 12:11

机器学习--sklearn之逻辑回归

L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD
cofisher·2023-01-02 12:10

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=params.LR,weight_decay=0.00001)lr_scheduler=torch.optim.lr_s
ImangoCloud·2023-01-02 07:49

梯度下降GD和随机梯度下降SGD的数学表达式及Python代码实现

Index目录索引写在前面数学原理PyTorch代码实现梯度下降的实现随机梯度下降的实现思考题参考文章写在前面本文主要介绍深度学习算法中的梯度下降法（GradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）的数学原理及PyTorch的代码实现12。【这是深度学习数学原理专题系列的第一篇文章】。数学原理梯度下降法：给定一个线性函数模型：y^=x∗w\ha
哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2023-01-01 11:16

随机梯度下降算法SGD

随机梯度下降算法SGD参考：为什么说随机最速下降法(SGD)是一个很好的方法？
weixin_37958272·2023-01-01 11:45

深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)

原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。1.梯度下降1.1一维梯度下降我们先以简单
ywm_up·2023-01-01 11:12

梯度下降法(GD，SGD)总结

一.梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法假设f（x）为一阶连偏导数的函数minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值x0，不断迭代，更新x的值，进行最小化，直到收敛x(k+1)=x(k)+λkpkx^{(k+1)}=x^{(k)}+\lambda_kp_kx(k+1)=x(k)+λkpkλk\lamb
761527200·2023-01-01 11:42

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。
HanZee·2023-01-01 11:11

初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）

随机梯度下降算法先解释一些概念。1.什么是梯度下降我们先从一张图来直观解释这个过程。如上图假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来，但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找方向，然后朝着山的高度下降的地方走。但是因为选择方向的
DemonHunter211·2023-01-01 11:09

梯度，GD梯度下降，SGD随机梯度下降

补补之前落下的SGD算法，这个在深度学习中应用广泛。
u小鬼·2023-01-01 11:06

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
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