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对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现1.什么是mini-batch梯度下降2.mini-batch梯度下降算法的伪代码3.为什么要使用mini-batch梯度下降算法4.比较BGD,SGD

Donreen·2022-11-29 08:44

使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。

原因分析：原因是因为自己使用的优化方法是Adam，Vgg16网络中的大量参数，只需使用SGD并调整学习速率，效果就很好，使用Adam会没有任何效果的。解决方案：把优化方法换成SGD，效果就好了。

文文戴·2022-11-29 07:44

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking--论文阅读

但是，跟踪的目标是未知的，需要在线的执行SGD来

gbc000001·2022-11-29 06:13

optimizer.state_dict()和optimizer.param_groups的区别

参考pytorch包含多种优化算法用于网络参数的更新，比如常用的SGD、Adam、LBFGS以及RMSProp等。

阿派派大星·2022-11-29 01:50

【深度学习】AdaGrad算法

其他更新学习率的方法梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习

qq_43520842·2022-11-28 13:13

深度学习中的优化算法之MBGD

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/75351323介绍过梯度下降，常见的梯度下降有三种形式：BGD、SGD、MBGD，它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度

fengbingchun·2022-11-28 13:41

深度学习中的优化算法之AdaGrad

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-BatchGradientDescent(MBGD)

fengbingchun·2022-11-28 13:38

机器学习之梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）

目录基本原理梯度下降法（GradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）

leboop-L·2022-11-28 07:22

mmlab中学习率优化参数整理

mmlab中学习率优化参数整理optimizer=dict(type='SGD',lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)lr_config=dict(policy

灰太狼241·2022-11-28 06:54

如何读论文（李沐）

对比SGD和ResNet虽然层数很深，但是模型复杂度

阿尼亚要好好读书呀·2022-11-28 04:56

机器学习-线性模型-线性回归

损失函数：3.求解参数W^=argminw(L(W))\quad\widehat{W}=\underset{w}{argmin}(L(W))W=wargmin(L(W))3.1直接求闭式解3.2梯度下降（SGD

勤奋的boy·2022-11-27 22:59

模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】

lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidd

u013250861·2022-11-27 17:31

pytorch手动加入正则

的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)optimizer=optim.SGD

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

PyTorch深度学习实践概论笔记5-用pytorch实现线性回归

主要会介绍nn.Module，如何构造自己的神经网络；如何构造loss函数；以及如何构造sgd优化器。0Revision回顾之前的课程，解决问题的步骤是构造模型、损失函数和优化器。

双木的木·2022-11-27 07:53

【PyTorch】PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()使用

optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD

Xhfei1224·2022-11-27 06:00

2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning

合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入

是汤圆啊·2022-11-27 02:16

如何判断一个面试者的深度学习水平

，Adam对于SGD做了哪些改进，交叉熵损失公式是什么；了解常见的评价指标以及他们的区别；accury和

Yian@·2022-11-26 23:52

大数据毕设选题 - 深度学习植物识别系统（cnn opencv python）

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章

caxiou·2022-11-26 16:23

标准BP算法和累计BP算法训练单隐层网络

标准BP算法和累积BP算法的区别类似于随机梯度下降(Stochasticgradientdescent,简称SGD)与标准梯度下降之间的

RonLeCun·2022-11-26 15:02

TensorFlow学习笔记5.1——神经网络参数更新方法

又或可以引入动量（Momentum）这一概念…常见的更新方法有：SGD（随机梯度下降）、Momentum（动量）update、Adagrad、RMSprop、Adam。

pissjello·2022-11-26 07:42

别用大批量mini-batch训练神经网络，用局部SGD！

\\介绍\\随机梯度下降（SGD）由于其极高的效率，成为目前大多数机器学习应用中最常见的训练方法。在考虑计算效率时，mini-batchSGD同时计算多个随机梯度，似乎不符合计算效率的要求。

weixin_34356138·2022-11-26 07:09

Pytorch 深度学习实践第8讲

七、加载数据集DatasetandDataLoader课程链接：Pytorch深度学习实践——加载数据集1、Batch和Mini-BatchMini-BatchSGD是为了均衡BGD和SGD在性能和时间复杂度上的平衡需求

Jasonare·2022-11-26 05:35

【学习率】torch.optim.lr_scheduler学习率10种调整方法整理

学习率调整在网络中的位置以及当前学习率查看方法importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimoptimizer=torch.optim.SGD(model.parameters

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:04

深度学习修炼（三）——自动求导机制

3.4.2线性回归的基本元素3.4.3线性模型3.4.4线性回归的实现3.4.4.1获取数据集3.4.4.2模型搭建3.4.4.3损失函数3.4.4.4训练模型3.5后记致谢Pytorch中常用的四种优化器SGD

ArimaMisaki·2022-11-25 18:50

深度学习中的激活函数

RectifiedLinearUnit,ReLU）a=max(0,z)简单而粗暴，大于0的留下，否则一律为0ReLU函数会使得部分神经元不会产生激活，造成网络结构的稀疏性，缓解过拟合的问题优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD

dzzxjl·2022-11-25 17:16

深度学习知识点总结：优化器总结

目录2.4.优化器2.4.1.SGD2.4.2.Adagrad2.4.

Mr.小梅·2022-11-25 16:44

【调参】batch_size的选择

引入噪声，有利于跳出sharpminima，后期用大batch避免震荡当模型训练到尾声，想更精细化地提高成绩（比如论文实验/比赛到最后），有一个有用的trick，就是设置batchsize为1，即做纯SGD

there2belief·2022-11-25 16:54

优化方法对比，SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam

优化方法SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam的大致对比。

夢の船·2022-11-25 10:04

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam

HBU_David·2022-11-25 10:39

RepOptimizer学习笔记

然而，虽然不同的模型具有不同的先验，但我们习惯于使用模型无关优化器（例如SGD）对其进行训练。在本文中，我们提出了一种新的范式，将特定于模型的先验知识合并到优化器中，并使用它们来训练通用（简单）

麻花地·2022-11-25 08:35

训练过程中Loss突然变为NaN的可能原因与解决

训练过程中Loss突然变为NaN的可能原因与解决深度学习训练过程中，我们依赖模型当前参数训练得到的loss，根据所选择的优化策略，如Adam、SGD等得到参数步进调整值，对参数进行不断的调整，直到模型达到我们的预期

andyL_05·2022-11-25 08:22

Adam优化算法介绍

Adam是一种优化算法，全称时adaptivemomentestimation（适应性矩估计）SGD和AdamSGD(stochasticgradientdescent随机梯度下降）与Adam(adaptive

路新航·2022-11-25 05:14

梯度下降及具体计算方式

阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。

半闲居士吃螃蟹·2022-11-25 00:37

优化算法之梯度下降算法整理

目录1介绍2优化方法2.1GD2.2SGD2.3mini-batchGD2.4Momentum2.5AdaGrad2.6RMSProp2.7Adam3总结1介绍梯度下降(GradientDescent)

予以初始·2022-11-25 00:37

机器学习（一）回归算法

costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm)和LASSO(L1-norm)比较ElasitcNet5.模型效果判断6.梯度下降算法梯度方向批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD

橡皮鸭小队长·2022-11-24 19:36

深度学习优化方法-AdaGrad 梯度下降

梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。

weixin_ry5219775·2022-11-24 12:39

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P5讲（用Pytorch实现线性回归作业）

使用不同优化器训练模型，画出不同优化器的损失（loss）变化图像使用SGD优化器代码：importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据集x_data=torch.Tensor

努力学习的朱朱·2022-11-24 10:36

pytorch快速上手（8）-----pytorch优化器简介

state_dict()5.load_state_dict()学习率动量三、常见优化器介绍1.BGD（BatchGradientDescent）2.StochasticGradientDescent（SGD

All_In_gzx_cc·2022-11-24 07:25

梯度下降——R语言

一、梯度下降1.一元梯度下降1>绘制方程的图像2>梯度下降3>修改θ\thetaθ2.多元梯度下降二、梯度下降&线性回归1.批量梯度下降法(BGD)1>R语言编写2>R自带的线性回归2.随机梯度下降(SGD

WuRobb·2022-11-24 07:22

浪漫主义AI·2022-11-24 02:53

机器学习:Universal Stagewise Learning for Non-Convex Problems with Convergence on Averaged Solutions

AbstractAlthoughstochasticgradientdescent(SGD)methodanditsvariants(e.g.,stochasticmomentummethods,ADAGRAD

violet_zhy·2022-11-24 01:27

yolov5的激活函数

SGD算法的收敛速度比sigmoid和tanh快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题）计算复杂度低，不需要进行指数运算，适合用于后向传

博观而约取,厚积而薄发·2022-11-23 22:20

深度学习--梯度下降算法（持续更新）

BatchGradientDescent，BGD）2.小批量梯度下降（Mini-batchGradientDescent，MBGD）3.随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD

Kevin404ar·2022-11-23 20:54

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

pytorch——优化器使用

以随机最速下降法(SGD)为例：参数params用来指明网络中需要优化的参数，lr为学习速率。准备数据集：dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(".

放牛儿·2022-11-23 18:07

PyTorch：优化器Optimizer的使用

对于我们构建好的一个神经网络mynet，这里我们使用SGD算法（StochasticGradientDescent，随机梯度下降算法）进行梯度更新。代码如下。

精致的螺旋线·2022-11-23 18:03

【PyTorch】Optim 优化器

文章目录五、Optim优化器1、SGD五、Optim优化器参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html1、SGD参考文档：https://pytorch.org

LeoATLiang·2022-11-23 18:29

计算图与自动微分优化问题

input_dim激活函数(使用的relu)：Activation(“relu”)损失函数(使用的交叉熵)：loss=‘categorical_crossentropy’优化(使用梯度下降法)：optimizer=‘sgd

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:32

[cv231n] Lecture 3 | Loss Functions and Optimization

Lecture3|LossFunctionsandOptimization关于优化方法补充一条2019/2/27新出的论文：AdaBound，论文中该方法被证明比SGD和ADAM有更好的优化速度，并且也更容易在训练中达到最优效果

gdtop818·2022-11-23 15:21

动手学习深度学习

多层感知机卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet循环神经网络：RNN、GRU、LSTM、seq2seq注意力机制：Attention、Transformer优化算法：SGD

福尔摩东·2022-11-23 14:27

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