sgd 第17页

【AI安全之对抗样本】深度学习基础知识（二）

文章目录00前言01深度学习训练过程02优化器（optimizers）2.1梯度算法2.2常用的优化器2.2.1SGD2.2.2Adagrad2.2.3Adadelta2.2.4RMSprop2.2.5Adam2.3

吃_早餐·2022-10-25 14:36

【自然语言处理】深度学习基础

CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6损失函数2.6.1均方差2.6.2交叉熵2.6.3其他2.7优化器2.7.1SGD2.7.2Adam2.7.3SGD

吃_早餐·2022-10-25 14:03

YOLOv5数据增强方式

雪孩·2022-10-24 10:05

Deep Learning的案例-YoloV5中的数据增强

from0.5to0.95,step0.05(0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.75,0.8,0.85,0.9,0.95).hyp参数列表lr0:0.01#initiallearningrate(SGD

卡列宁在睡觉·2022-10-24 10:05

pytorch优化器

Pytorch一共有11个优化器，其中比较常用的主要有4种：SGD、Momentum、RMSProp、Adam。SGD实现随机梯度下降。

一千克欣喜·2022-10-24 07:52

基于pytorch的手写数字识别，算法优化（动量Momentum，梯度下降SGD）GPU加速

鼎上西瓜刀·2022-10-24 07:21

Pytorch优化器选择

Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。

Yellow0523·2022-10-24 07:18

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；数据集的制作和输入；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；计算loss，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD

Sudan_大树·2022-10-22 09:43

神经网络常见优化算法总结

基于深度学习优化算法进行总结下述文字可能不是特别准确，但基本可以概括各种方法的直观内核SGD：普通基于一阶梯度下降算法wt+1=wt−η∇w_{t+1}=w_{t}-\eta\nablawt+1=wt−

Alvin___Lee·2022-10-22 07:49

神经网络中各种优化器介绍

1.SGD1.1batch-GD每次更新使用全部的样本，注意会对所有的样本取均值，这样每次更新的速度慢。计算量大。1.2SGD每次随机取一个样本。这样更新速度更快。

npupengsir·2022-10-22 07:48

【机器学习】神经网络中的优化器

SGD、Momentum、NAG和AdaGrad这篇讲的很好RMSProp、Adam这篇讲的很好这篇可以看看递推

CC‘s World·2022-10-22 07:43

神经网络深度学习（三）优化器

目录一、优化器分类二、优化器详解三、优化器常见面试题一、优化器分类基本梯度下降法：包括标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent

china1000·2022-10-22 07:36

神经网络常用优化器

神经网络常用优化器文章目录神经网络常用优化器前言一、预备知识和参数说明二、随机梯度下降SGD三、SGDM三、Adagrad四、RMSProp五、Adam前言该内容为笔者学习中国大学慕课中北京大学曹健老师

卷_心_菜·2022-10-22 07:28

Python实现线性回归和梯度下降算法

目录线性回归基础实战——波士顿房价的线性回归模型实战——能源效能数据的相关分析与线性回归模型梯度下降法介绍实战——梯度下降法在线性回归中的使用实战——scikit-learn使用SGD实现线性回归线性回归基础什么是线性回归举个例子

艾派森·2022-10-21 07:54

【深度学习】——梯度下降优化算法（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam）

目录梯度梯度下降常用的梯度下降算法（BGD，SGD，MBGD）梯度下降的详细算法算法过程批量梯度下降法（BatchGradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent

有情怀的机械男·2022-10-18 12:21

keras优化算法_Keras之小众需求：自定义优化器

一般而言，对于大多数任务我们都可以无脑地直接上Adam，而调参炼丹高手一般会用SGD来调出更好的效果，换言之不管是高手新手，都很少会有自定义优化器的需求。那这篇文章还有什么价值呢？

weixin_39943370·2022-10-18 07:35

深度学习（PyTorch）——线性回归

torch中的Tensor；（2）通过创建python中的线性模型类，并实例化它，来构建模型；（3）损失函数通过torch.nn库调用其中的MSELoss；（4）优化器通过调用torch.optim库中的SGD

清泉_流响·2022-10-16 10:49

[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练

所以我们提出了SGD的方式，将DATA分成一批一批的数据喂入网络，加速了神经网络的训练。Momentum传统的学习方式，W减去学习率成一个校正值，这种方法如下图一样，曲曲折折最终才能到达最优点。

zlsd21·2022-10-15 07:57

梯度下降对比图解与优化器的选择

从上图可以看出，在鞍点（saddlepoints）处(即某些维度上梯度为零，某些维度上梯度不为零)，SGD、Momentum与NAG一直在鞍点梯度为零的方向上振荡，很难打破鞍点位置的对称性；Adagrad

Gallant Hu·2022-10-15 07:24

机器学习 - 各种优化器 optimizer

/1131120261.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2022-10-15 07:53

如何通过torch使用梯度下降法（ Gradient descent）求函数极小值

xt+1=xt−μ⋅gtx^{t+1}=x^t-\mu·g^txt+1=xt−μ⋅gttorch.optim.SGD在torch中内置

rpsate·2022-10-15 07:49

深度学习Optimizer优化器小结

深度学习Optimizer优化器总结简介代码优化器算法介绍1.SGD2.Adagrad3.RMSprop3.Adadelta5.Adam6.Adamax7.NAdam8.RAdam9.AdamW*其它小结禁止任何形式的转载

球场书生·2022-10-15 07:17

深度学习 | 优化算法

2.1SGD2.1.1思想2.1.2公式2.2SGDM2.2.1原理2.2.2图解2.2.3公式2.3NAG2.3.1思想2.3.2公式2.4AdaGrad2.4.1思想2.4.2公式2.5AdaDelta

写代码的阿呆·2022-10-15 07:15

一文详解Pytorch中的优化器Optimizer

torch.optim提供了多种优化器接口，比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等，Optimizer是所有这些优化器的父类。

AI算法小喵·2022-10-15 07:12

深度学习中的优化函数optimizer SGD Adam AdaGrad RMSProp

当前深度学习中使用到的主流的优化函数有：1.BGD（BatchGradientDescent）,SGD（StochasticGradientDescent）和MBGD（Mini-BatchGradientDescent

donkey_1993·2022-10-15 07:41

【深度学习】一文详解Pytorch中的优化器Optimizer

torch.optim[1]提供了多种优化器接口，比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等，Optimizer是所有这些优化器的父类。

风度78·2022-10-15 07:11

深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta

训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为0.2.专有名词SGD

disanda·2022-10-15 07:10

机器学习中SGD等优化算法总结+BN原理和作用+ROC、F1等度量分类性能指标+Bagging、Boosting小结+进制转换

Date:2019-08-07接下来总结一下昨天遇到的有点小迷糊的遗留问题，所有的知识点标题已在标题中出现，具体目录如下：part1：机器学习中的SGD+MGD+BGD+Monentum+Adagrad

Jasminexjf·2022-10-15 07:38

深度学习基础之优化器（optimizer）的介绍

文章目录前言SGD(随机梯度下降法）MomentumAdaGradRMSpropAdamMNIST手写数据集四种方法对比总结参考前言神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。

Icy Hunter·2022-10-15 07:36

深度学习常见优化算法，图解AdaGrad、RMSProp，Adam

在SDG优化算法中不能自适应学习率，如图1所示，在函数的初始位置比较平缓，利用AdaGrad优化算法可以很快的到达较优点，而SGD几乎没有移动。

rpsate·2022-10-15 07:36

深度学习：LeNet-5实现服装分类（PyTorch）

深度学习：LeNet-5代码实践（PyTorch）前置知识LeNet-5模型详解代码实战服装分类数据集定义模型测试数据训练模型结果展示前置知识卷积神经网络详细指南SGD+动量法反向传播公式推导LeNet

HanZee·2022-10-14 07:02

神经网络调参心得简记+一些trick总结

SGD和Adam优化的比较规则项L1范数和L2范数的选择bat

chutongz·2022-10-13 10:24

yolov5参数解析

改为voc.yaml和sgd，epoch=100时，后期0.7-0.73震荡yolov5x：img=256

神洛华·2022-10-08 17:24

13.线性单元和梯度下降用python求解LMS算法聚合theta值(出现nan值,已解决)

目录线性单元是什么线性单元模型监督学习和无监督学习梯度下降优化算法随机梯度下降算法(StochasticGradientDescent,SGD)代码实现调试过程本人解决方法面向过程面向对象小结线性单元是什么数据集不是线性可分

睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:18

Mxnet优化算法学习

设fi(x)是有关索引为i的训练数据样本的损失函数，n是训练数据样本数，x是模型的参数向量，那么目标函数定义为目标函数在x处的梯度计算为随机梯度下降（SGD）减少了每次迭代的计算开销。

lesliezc·2022-10-01 08:58

torch.optim.SGD参数详解（除nesterov）

torch.optim.SGDtorch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)：随机梯度下降

不牌不改·2022-09-30 13:46

深度学习反向传播backward在随机梯度下降中的运用

以最简单的神经网络为例损失函数损失函数为通过随机设定的w1和w2得出的y的近似值与真实y的差距随机梯度下降（SGD）通过此公式不断更新w使w靠近真实值为当前误差关于w的梯度，梯度方向为数值(Loss)增长最快的方向所以我们沿梯度反方向更新

大牛牛+·2022-09-27 18:19

深度学习优化函数

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD

用心把天空锁住·2022-09-26 16:09

深度学习优化算法之(小批量)随机梯度下降（MXNet）

随机梯度下降法(sgd)，我们在很久就介绍过，有兴趣的可以参阅或直接跳过，先看完这篇文章回过头来再熟悉以前的文章也可以。

寅恪光潜·2022-09-26 16:39

深度学习优化函数详解（5）-- Nesterov accelerated gradient (NAG)

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD

史丹利复合田·2022-09-26 16:37

深度学习优化函数详解（6）-- adagrad

深度学习优化函数详解系列目录深度学习优化函数详解（0）–线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解

ChasingdreamLY·2022-09-26 16:06

深度学习优化函数详解（5）-- Nesterov accelerated gradient (NAG) 优化算法

深度学习优化函数详解系列目录深度学习优化函数详解（0）–线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解

weixin_ry5219775·2022-09-26 16:36

[机器学习] 梯度下降优化算法

[机器学习]梯度下降优化算法前言常见的梯度下降优化算法ExhaustivesearchGradientDescentStochasticGradientDescent(SGD)SGDwithmomentumRMSPropAdam

Jiaxxxxxx·2022-09-26 14:10

深度学习入门之SGD随机梯度下降法

用数学式可以将SGD写成如下的式（6.1）。这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W。ηηη表示学习率，实际上会取0.01或0.001这些事先决定好的值。

赵孝正·2022-09-22 22:06

深度学习入门之Momentum

Momentum欲掌握本节知识，需先学习：指数加权平均背景Momentum是为解决SGD中出现的曲折摆动问题，如图所示，“之”字形的上下摆动，降低了损失函数到达最低点的速度。

赵孝正·2022-09-22 22:35

【NLP】8中文语句情感分析实战——酒店、微博、外卖、网购等九个数据集处理、SVM和SGD训练

情感分析数据集获取与生成句向量一、情感分析数据集处理1.NLPCC2014会议技术评测测试数据与答案2.酒店评论数据ChnSentiCorp_htl_all3.外卖平台用户评价waimai_10k4.线上购物评论数据online_shopping_10_cats5.新浪微博情感标注weibo_senti_100k6.新浪微博情感标注simplifyweibo_4_moods7.电影评论数据集dms

Yang SiCheng·2022-09-22 21:01

【keras入门】MNIST数据集分类

目录一、分步流程0.导入所需库1.载入数据3.创建模型4.训练模型5.完整代码二、需要用到的keras函数1.np_utils.to_categorical()2.keras.optimizers.SGD

Michael_Lzy·2022-09-18 09:25

第2周学习：卷积神经网络基础

本周工作（一）视频学习内容深度学习三部曲：Step1搭建神经网络结构、Step2找到一个合适的损失函数（交叉熵损失、均方误差等）、Step3找到一个合适的优化函数，更新参数（反向传播BP、随机梯度下降SGD

是IMI呀·2022-09-18 07:04

PyTorch 深度学习实践第5讲（用PyTorch实现线性回归）

本实例是批量数据处理，小伙伴们不要被optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)误导了，以为见了SGD就是随机梯度下降。

LuLu-jianfeng·2022-09-17 09:06

Relu 与 leakyRelu

1.Relu：数学表达式：a=max(0,z)函数图像为：优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD的收敛速度较快缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的值，这个神经元的梯度永远都会是0，在实际操错中

wmzjzwlzs·2022-09-14 18:32

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