sgd

深度学习：手写反向传播算法（BackPropagation）与代码实现

深度学习：手写反向传播算法（BackPropagation）前置知识回顾前向传播反向传播代码实现前置知识回顾损失函数：交叉熵优化方法：SGD与GD网络结构：多层感知机是如何运作的链式法则：前向传播首先定义一个简单的三层全连接神经网络
HanZee·2022-09-13 07:53

Pytorch Note16 优化算法2 动量法(Momentum)

PytorchNote16优化算法2动量法(Momentum)动量法(Momentum)MomentumNesterovAcceleratedGradient代码从0实现pytorch内置优化器对比动量+不加动量的SGD
风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:26

Pytorch Note15 优化算法1 梯度下降（Gradient descent varients）

Gradientdescentvarients）优化算法1梯度下降（Gradientdescentvarients）1.BatchGradientDescent（BGD）2.StochasticGradientDescent（SGD
风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:56

Torch 数据集放到网络训练（六）

实际上是找到一种数据集中的映射关系从而可以泛化到别的不在数据集的数据中2.代码先是定义了Adam优化器然后在优化器中传入实例化之后的网络参数，然后定一个学习速率打开中文文档：主页-PyTorch中文文档2.1学习率学习率实际上就是步长可参考SGD
啥也不是的py人·2022-09-07 20:26

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别详情

二、程序示例1.引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言：本篇文章基于卷积神经网络CNN，
·2022-09-06 16:55

adam优化_PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器

1torch.optim.SGDclasstorch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False
weixin_39816448·2022-09-06 14:05

Pytorch框架之优化器 Optimizer

Pytorch框架之优化器Optimizer基本用法优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新,常用优化器有SGD，RMSprop，Adam等优化器初始化时传入传入模型的可学习参数，以及其他超参数如
发呆的比目鱼·2022-09-06 14:35

Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad

目录写在前面一、torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法2.Momentum动量3.NAG(Nesterovacceleratedgradient
小殊小殊·2022-09-06 14:33

PyTorch常见的优化器

文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法前言PyTorch
Charms@·2022-09-06 14:02

深度学习中的优化器原理总结（经典+前沿）

目录前言一、梯度下降的思想与批梯度下降法1.随机梯度下降法2.标准梯度下降法3.批梯度下降法二、经典的五类优化器1.SGD2.SGDM（SGDwithmomentum）3.Adagrad4.RMSProp5
深度不学习\doge·2022-09-06 07:49

PyTorch入门——张量&神经网络

PyTorch入门——张量&神经网络张量直接创建依据数值创建依据概率分布创建张量张量的操作神经网络随机梯度下降算法（SGD）缺点引入动量进行改进Nesterov动量改进PyTorch优化器损失函数防止过拟合张量直接创建
清上尘·2022-09-06 07:45

线性回归实现

1.python实现步骤数据部分数据生成数据处理（小批量提取，生成迭代器）模型初始化模型定义模型初始化损失函数定义更新规则：优化函数定义：SGD梯度下降训练（包含求出损失，反向传递，梯度下降，梯度清零）
格格巫 MMQ!!·2022-08-28 07:56

CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning之参数更新

目录1.前言2.SGD及各种花式技巧（bellsandwhistles）2.1Vanillaupdate2.2Momentumupdate2.3NesterovMomentum3.Annealingthelearningrate3.1Stepdecay3.2Exponentialdecay3.31
笨牛慢耕·2022-08-27 07:15

为什么Adam 不是默认的优化算法?

尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
·2022-08-25 11:41

优达学城《DeepLearning》2-1：卷积神经网络

本次遇到的深度学习核心概念：SGD优化器：GD就是梯度下降（GradientDescent），SGD就是随机梯度下降。
⊙月·2022-08-25 07:29

cs231n_2018_lecture08_notes_nn硬软件平台

要点：神经网络的硬件和软件平台在课件最开始总结了lecture07讲的关键：optimization的选择——SGD+Momentum,Nesterov,RMSProp,Adamdropout正则化可以看作是在网络的前向传播过程中加噪
is_fight·2022-08-25 07:57

《机器学习》李宏毅P5-8

方差模型选择交叉验证N-折交叉验证（N-foldCrossValidation）梯度下降（GradientDesent）梯度下降解最优化问题调整学习率自适应学习率自适应学习率算法——Adagrad随机梯度下降法（SGD
静妮子i·2022-08-25 07:24

【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07）

正向传播与反向传播(BP)随机梯度下降法(SGD)mini-batch梯度下降调节Batch_Size对训
王小王-123·2022-08-23 15:09

深度学习----BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

原Blog：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51396654?locationNum=10&fps=10.学习模型评价标准1）学习速度2）推广能力/泛化能力/Generalize1.反向传播算法计算全过程目标：计算出权重和偏差的梯度（通过反向传播误差的方式）。下例中，其激活函数为Sigmoid函数：2.随机梯度下降法计算全过程目标：更新权重
郭大侠写leetcode·2022-08-22 07:15

BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

0.学习模型评价标准1）学习速度2）推广能力/泛化能力/Generalize1.反向传播算法计算全过程目标：计算出权重和偏差的梯度（通过反向传播误差的方式）。下例中，其激活函数为Sigmoid函数：2.随机梯度下降法计算全过程目标：更新权重和偏差。下例中，其激活函数为Sigmoid函数：3.激活函数3.1为什么需要激活函数？如果不用激活函数，每一层的输出都是上一层的线性组合，从而导致整个神经网络的
Arrow·2022-08-22 07:59

神经网络（二）回归与线性模型

模型转换为：②训练集D上的经验风险X矩阵：其中每行为一个样本Y向量：列向量，每一列为一个结果③经验风险最小化以此公式求解w推导：条件：必须存在若不存在（特征之间存在共线性），可以采用以下两种方法求解①SGD
ViperL1·2022-08-16 13:03

【毕业设计】基于深度学习的植物识别算法 - 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3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
DanCheng-studio·2022-08-14 07:14

【毕业设计】深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络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
DanCheng-studio·2022-08-12 14:28

网易互娱(杭州)AI Lab-NLP算法实习生面经-2020年10月

问到的问题主要有：项目的具体细节；常见的损失函数，具体的公式，它们的原理，优点和缺点，适合于对哪些数据做处理；常见的loss的优缺点；问了好几个梯度下降的方法，如SGD，BGD，AdaGrad的优缺点，
ModestYjx·2022-08-09 07:48

【核心概念】图像分类和目标检测中的正负样本划分以及架构理解

我们定义的模型相当于一个复杂的非线性函数的集合，使用有监督学习的优化方法(如SGD)，我们就可以在这个函数集中优化出来一个复杂的非线性函数。对于分类问题
cold_moon·2022-07-31 11:00

【深度学习】(问题记录)＜对一个变量求梯度得到什么＞-线性回归-小批量随机梯度下降

文章目录前言1.问题和代码2.分析问题总结1.问题和代码对于代码里sgd函数中的p
阿阿阿阿锋·2022-07-29 07:51

AL遮天传 DL-深度学习模型的训练技巧

一、优化器回忆：随机梯度下降(SGD)及动量(momentum)训练中需要调整学习率随机梯度下降算法对每批数据进行优化，其中J为损失函数：基于动量的更新过程：我们前面学习地更新的方法，都是对所有的变量进行调整的
老师我作业忘带了·2022-07-28 09:23

目标检测YOLO系列改进点

谈谈最近的网络改进点输入图像部分预处理：mosic、mixup等数据增强；卷积可部分更换成denseConv，特征提取部分可做轻量化：mobile、ghost、shuffle一般是这三个轻量化还可以将卷积更换为DWConv优化器可互换：sgd
派森歪瑞古德·2022-07-27 13:55

分布式学习和联邦学习简介

首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。
deephub·2022-07-24 07:03

分布式学习和联邦学习简介

首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。
·2022-07-22 11:59

模型优化方法总结

模型优化方法总结1.梯度下降法SGD2.动量法Momentum3.RMSpropAdamAdamWLookahead，RAdam?LazyAdam参考资料模型优化方法的选择直接关系到最终模型的性能。
ss.zhang·2022-07-22 11:29

优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）

文章目录3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1一维梯度下降3.1.2多维梯度下降3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam
CityD·2022-07-21 13:34

第1周学习：深度学习入门和pytorch基础

目录一、绪论二、深度学习三、pytorch基础前言：1.定义数据2.定义操作四、螺旋数据分类初始化3000个样本的特征1.构建线性模型分类torch.optim.SGD(x,x,x)nn.Linear(
苍茆之昴·2022-07-21 07:12

2022搜狐校园NLP算法大赛情感分析第一名方案理解和复现

目录一、比赛和方案理解baseline的缺陷第一名的方案数据维度变化二、代码实现第一名代码swa——平均权重baseline代码三、效果展示第一名的方案：a、adamW+swab、sgd+swabaseline
colourmind·2022-07-19 13:41

深度学习中常用的优化算法

1、SGD、BGD、Mini-BGD把这三个放到一起是因为其有很多共性，接下来就来一一介绍：1、SGD(随机梯度下降)SGD(stochasticgradientd
工藤旧一·2022-07-19 07:56

神经网络——优化器算法

二、有哪些类型1.随机梯度下降1.1BatchGradientDecent(BGD)1.2StochasticGradientDecent(SGD)随机1.3Mini-BachGradientDecent
jia++ming·2022-07-19 07:49

【深度学习】深度学习优化算法总结

在探究深度学习算法的优化策略过程中，人们大概经历过以下几个阶段：SGD->Momentum->Nesterov->Adagrad->RMSProp->Adam->Nadam。
Shwan_Ma·2022-07-19 07:44

网络优化和超参数选择

文章一、多层感知器二、梯度下降法三、学习速率四、反向传播算法五、常见的优化函数1.SGD2.RMSProp3.Adam一、多层感知器如果我们想输出一个连续的值，那么我们就不对输出层进行激活直接输出即可。
booze-J·2022-07-17 16:01

机器学习模型训练问答

答：使用随机梯度下降（SGD）或者小批量梯度下降（mini-batchgradientdescent），如果内存允许，甚至也可以使用批量梯度下降(batchgradientdesce
毛飞龙·2022-07-16 07:06

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

importtorchimporttorch.optimx=torch.tensor([3,6],dtype=torch.float32)x.requires_grad_(True)optimizer=torch.optim.SGD
Mr.Yaoo·2022-07-13 07:14

B站：李宏毅2020机器学习笔记 4 —— 深度学习优化 Optimization for Deep Learning

124057616B站：李宏毅2020机器学习笔记4——深度学习优化OptimizationforDeepLearning一、一些符号说明二、On-linevsOff-line三、梯度下降算法回顾1.SGD
沐木金·2022-07-09 17:15

tensorflow:归一化和批归一化，激活函数，及dropout

在深度学习中，optimizer就是优化函数，这部分相当于机器学习中，自己写的优化函数部分，直接利用SGD：随机梯度下降算法激活函数的作用引入非线性因素，使得升级网络更为复杂。
秃头选拔赛形象大使·2022-07-09 07:44

分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）

其中，SSGD算法每次依据来自个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型，设每个工作节点上的小批量大小为，则该算法等价于批量大小为的小批量随机梯度下降法。尽管梯度的计算可以被分摊到个计算节点上，然而梯度下降的迭代是串行的。每轮迭代中，Spark会执行同步屏障(synchronizationbarrier)来确保在各worker开始下一轮迭代前w已被更新完毕。如果存在掉队者(stragglers)，其
orion-orion·2022-06-26 11:00

神经网络相关的概念和术语

overfit欠拟合：underfit随机初始化：radominitialization前向传播：fowardpass小批量随机梯度下降：mini-batchstochasticgradientdescent，SGD
天边一坨浮云·2022-06-16 07:36

梯度下降算法原理以及代码实现---机器学习

梯度下降算法GD--一种经典的优化方法1.批量梯度下降算法BGD原理代码实现2.随机梯度下降算法SGD原理代码实现3.小批量梯度下降算法MGD原理代码实现梯度下降算法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单
卷了个积寂寞·2022-06-13 07:27

深度学习之优化器（优化算法）

前面讲过对SGD来说，最要命的是SGD可能会遇到“峡谷”和“鞍点”两种困境峡谷类似⼀个带有坡度的狭长小道，左右两侧是“峭壁”；在峡谷中，准确的梯度方向应该沿着坡的方向向下，但粗糙的梯度估计使其稍有偏离就撞向两侧的峭壁
小家带你学推荐·2022-06-08 07:45

论文阅读笔记《Meta-learning with Latent Embedding Optimization》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于参数优化的小样本学习算法（LEO），与MAML，Meta-SGD算法相比，本文最重要的改进就是引入了一个低维的隐空间（LatentSpace
深视·2022-06-06 07:15

论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文是在MAML的基础上进一步探索利用元学习实现无模型限制的小样本学习算法。思路与MAML和Meta-LSTM比较接近，首先MAML是利用元学习的方式获得一个较好的初始化参数，在此基础上只需要进行少量样本的微调训练就可以得到较好的结果，这种方式实现简单，但由于只对初始化参数进行学习，模型的容量有限。Meta-LSTM则是利用LSTM网络作为外层
深视·2022-06-04 07:22

机器学习&深度学习相关面试

这里写目录标题机器学习基础知识前人的肩膀L1L2正则求precision和recallAUC解释梯度的概念SGD,Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam原理优化算法的常用tricksL1
玦☞·2022-06-01 07:22

Image Classification （卷积神经网络基础）

CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为1）5.2.针对二分类问题（sigmoid输出，每个输出节点之间互不相干）6.误差的反向传播7.权重的更新8.优化器8.1.SGD
Caoyy686868·2022-06-01 07:44
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