sgd 第20页

Optimization （模型优化）

问题有个等式，AI问题=模型+优化整个流程是这样子的拿到需要解决的问题，然后去选择合适的模型，比如逻辑回归还是深度学习等，然后进行模型的实例化，就是得到目标函数，然后根据目标函数进行选择优化算法（L-BFGS,SGD

学人工智能的菜菜·2022-02-21 21:02

yolact模型详解

网络结构图关于实验中的细节问题SGD和Adam在yolact的实验过程中，我们发现同样的数据和学习率，为什么SGD行之有效，Adam却会导致mAP下降为0？是什么导致了Adam的完全失效？

Jumi爱笑笑·2022-02-21 07:40

经典CNN模型特点总结

用ReLU代替Sigmoid来加快SGD的收敛速度引入dropout防止过拟合LocalResponceNormalization：局部响应归一层3、VGG-16

lpppcccc·2022-02-20 19:41

epoch,iteration,batchsize

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；iteration：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代=一个正向通过

snowpigppp·2022-02-19 13:58

SVM 支持向量机

知识回顾（1）梯度下降法1、梯度下降法：1.1、算法目的：求凸函数极值（最值）1.2、适用场景：目标函数必须是凸函数（数学上称作下凹函数）1.3、梯度下降的公式：x1=x1-α*df(x1)1.4、BGD、SGD

自学AI的鲨鱼儿·2022-02-19 07:04

风说

一片棉絮贴在天上蒙盖住天的眼睛月光余下了轮廓将所有伤心的话扔进云雾里脚下的河也心有不安上下蹿动争抢想去远方躲避此刻的苟且一道崖生生站定水流腾空月影散落眉宇间响起歌一曲歌的名字叫风说风说你来我怀里我去你心里如何文/sgd

师国栋·2022-02-18 04:49

1. 感知机

书中感知机算法学习的目标是极小化所有误分类点到分离超平面的距离和,于是损失函数定义为其中M为误分类样本集合.采用随机梯度下降(SGD),考虑单个误分类样本对参数求导得更新参数importnumpyasnpclassPerceptron

黄昏隐修所·2022-02-15 21:29

【流行前沿】联邦学习 Federated Learning with Only Positive Labels

"(2020).简述在联邦学习中，如果每个用户节点上只有一类数据，那么在本地训练时会将任何数据映射到对应标签，此时使用分布式SGD或FedAv

木坑·2022-02-15 19:00

调参

参数更新神经网络的学习目的是找到使损失函数尽可能小的参数,即解决一个最优化问题.但是由于神经网络参数空间过于复杂,很难通过数学式求解的方式解决这个最优化问题.SGD将参数的梯度作为线索,沿梯度的反方向更新参数

0xFFFFFG·2022-02-14 21:40

8/2精油复习资料

（C）A.SIS.B.SOSC.SGS.D.SGD二、痛经使用精油的方法是?（D）A.喷腰部B.直接喷肚子C.不能用D.经期前一周可在睡前喷涂抹于腹部和脚心，生理期腰腹部不用，其他位置可以用。

1d3c0e3fadc6·2022-02-14 09:34

智源青年科学家袁洋：机器学习可靠性与算法优化的方法探索

他参与合作的关于SGD逃离鞍点的论文是机器学习理论顶级会议COLT最近5年来被引用次数最多的论文，并独立证明了第一个满足严格鞍点性质的函数，即张量分解问题；

智源社区·2022-02-14 07:31

google机器学习速成--第一天

第二课框架处理标签和特征样本和模型第三课深入了解机器学习图1回归损失函数--即误差追求整体数据集误差最小平方损失第四节课降低损失初始化权重SGD和小批量梯度下降法梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

Android慢牛·2022-02-05 13:23

torch 中多参数用SGD优化办法，以及学习率，batch

image.png这里注意，在高学习率的情况下0.1我们需要batch_size足够大，不然的话变动会很大。

小姐姐催我改备注·2022-02-05 10:09

伪标签：用于深度神经网络的简单高效的半监督学习方法

预训练网络以监督方式同时使用标记和未标记数据进行训练：其中n是SGD标记数据中的样本

·2022-01-27 11:47

为什么小批量会可以使模型获得更大的泛化

上图为使用SGD测试不同批量大小的示例。批量大小可以决定许多基于深度学习的神经网络的性能。有很多研究都在为学习过程评估最佳批量大小。

·2022-01-10 10:45

Pyspark 线性回归梯度下降交叉验证知识点详解

我正在尝试在pyspark中的SGD模型上执行交叉验证，我正在使用pyspark.mllib.regression，ParamGridBuilder和CrossValidator都来自pyspark.ml.tuning

·2021-12-19 13:45

卷积神经网络（vgg16微调）基于pytorch

数据集下载百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/10Mjq7K7hHfPS322_w86gGg提取码：3hqf这是kaggle上面的一个数据集，有能力的同学也可以去原网址下载效果SGD

挂科难·2021-12-06 16:26

深度学习：基于python第6章与学习相关的技巧

weixin_44953928·2021-11-30 19:44

深入理解FTRL

读懂这篇文章，你需要理解LR、SGD、L1正则。FOBOS算法前向后向切分（FOBOS，ForwardBackwardSplitting）是JohnDuchi和YoranSinger提出的。

HorningFeng·2021-11-15 22:35

【机器学习】回归算法-精讲

回归算法回归算法线性回归和非线性回归：线性回归线性回归方程：损失函数：损失函数推理过程：公式转换：误差公式：转化为`θ`求解：似然函数求`θ`：对数似然：损失函数：梯度下降：批量梯度下降（BGD）：随机梯度下降（SGD

ZSYL·2021-11-13 20:11

python机器学习逻辑回归随机梯度下降法

全批量梯度下降虽然稳定，但速度较慢；SGD虽然快，但是不够稳定随机梯度下降法随机梯度下降法（StochasticGradientDecent,SGD）是对全批量梯度下降法计算效率的改进算法。本

·2021-11-13 17:46

python人工智能深度学习算法优化

目录1.SGD2.SGDM3.Adam4.Adagrad5.RMSProp6.NAG1.SGD随机梯度下降随机梯度下降和其他的梯度下降主要区别，在于SGD每次只使用一个数据样本，去计算损失函数，求梯度，

·2021-11-12 11:47

李沐《动手学深度学习v2》学习笔记（二）：线性回归和实现

李沐《动手学深度学习v2》学习笔记（二）：线性回归和实现一、线性回归概述二、构建线性模型和优化算法(Optimal)1.最小二乘法(LSM)2.梯度下降2.1批量梯度下降(BGD)2.2随机梯度下降(SGD

~宪宪·2021-11-04 00:46

Meta-Learning之Meta-SGD

由于这种算法自行设计了学习率和优化方向来获取新的参数，这种做法和SGD很像，因此作者取名为——Meta-SGD。

Ton10·2021-10-21 22:16

【机器学习基础】——梯度下降

梯度下降是机器学习中一种重要的优化算法，不单单涉及到经典机器学习算法，在神经网络、深度学习以及涉及到模型参数训练的很多场景都要用到梯度下降算法，因此在此单独作为1节对这部分进行总结，主要从梯度下降的原理，优化的梯度下降方法包括SGD

Uniqe·2021-10-12 21:00

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）_05讲（用Pytorch实现线性回归）

PytorchFashion（具有很强的扩展性）：1.准备数据集2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练周期（前馈、反馈、更新）在本次代码的编写中，我尝试了很多种优化器的使用，包括SGD，Adagrad

Bystarkk·2021-10-02 14:29

Pytorch 如何训练网络时调整学习率

代码如下：表示每20个epoch学习率调整为之前的10%optimizer=optim.SGD(gan.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9,weight_decay=0.0005

·2021-09-23 18:48

面试问题

sgd和adam的区别。resnet为什么防止梯度消失\爆炸。k-means算法可以收敛吗？KM算法，时间复杂度。

漫彻思特·2021-09-22 14:41

【面试高频题】从零实现神经网络的梯度反向传播算法

下面我搭建了两层全连接神经网络，使用sigmoid激活函数，优化器是SGD，完成10分类任务。具体的公式推导就忽略了，但是要注意的是，公式是最为关键的。

黄波波19·2021-09-05 11:12

论文笔记-Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariate1.介绍深度学习模型训练的主要方法是Stochasticgradientdescent(SGD

升不上三段的大鱼·2021-09-02 14:27

【联邦元学习】一文秒懂FedMeta框架：Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication

etal.FederatedMeta-LearningwithFastConvergenceandEfficientCommunication[J].arXiv,2018.华为的一篇结合联邦学习和元学习的论文：在联邦框架下，基于MAML或Meta-SGD

_Blueblue_·2021-09-01 14:02

随机梯度下降和Adagard python 手推公式代码讲解以线性回归为例

梯度下降算法两个步骤：得到梯度下降的目标函数，得到梯度表达式利用sgd对线性回归进行梯度下降的目标函数为：利用Adagard对线性回归进行梯度下降的目标函数为：而后求梯度即可1.创建数据importnumpyasnpx

Auraro__·2021-08-30 16:23

关键词提取-TFIDF（一）

系列文章✓词向量✗Adam,sgd✗梯度消失和梯度爆炸✗初始化的方法✗过拟合&欠拟合✗评价&损失函数的说明✗深度学习模型及常用任务说明

·2021-08-28 21:56

《PyTorch深度学习实践》课堂笔记 Lesson3

文章目录1.梯度下降的方式2.朴素梯度下降运行结果3.随机梯度下降（SGD）运行结果写在最后1.梯度下降的方式区别梯度下降随机梯度下降（SGD）特点一大块数据一起操作小块数据分开操作性能（越高越好）低高时间复杂度

FeverTwice·2021-08-01 23:29

pytorch optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有```optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=

HW_68b8·2021-07-25 18:33

数据挖掘面试总结

随机梯度下降三种梯度下降：GradientDescent(GD)、SGD(stochasticgradientdescent)、MBGD(minibatchgradientdescent)三者的区别，gradientdescent

九日照林·2021-06-22 05:24

产品经理也能动手实践的AI（四）- 多标签识别，图像分割

上一篇讲了产品经理也能动手实践的AI（三）-深入图像识别，在线辨猫，形象的说明了SGD的原理，就是如何将一个线性函数你和到我们预设的散点图上。

Hawwwk·2021-06-21 12:40

走进Tensorflow(一)：从Mnist数据集开始

Tensorflow是Google的一个开源机器学习学习框架，基于数据流图进行计算，里面包含了一些封装好的算法，例如SGD（随机梯度下降）、CNN、RNN等，用起来还是很方便的。

这里有颗小螺帽·2021-06-20 05:03

神经网络优化器

1、BGD、SGD、MSGDBGD：最原始梯度下降算法，计算需使用整个数据集的损失（慢）SGD：每次选取一个batch数据，每个数据点的loss都会对模型进行更新（震荡，易受噪声影响）MSGD：计算一批样本的平均来更新

·2021-06-18 21:00

神经网络优化方法

weights_grad=evaluate_gradient(loss_fun,data,weights)weights+=-step_size*weightes_grad缺点：计算量过大对于非凸函数不能保证全局最优SGD

DoublleTree·2021-06-09 17:15

聊聊pytorch中Optimizer与optimizer.step()的用法

当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters(),

·2021-05-31 11:29

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay

·2021-05-27 13:43

xgboost slide（三）

方差平衡（2）目标函数：loss+正则的模式应用于回归树学习（3）我们既要预测还要简单的模型（4）定义了我们想要学习的（目标，模型）（5）如何进行学习我们如何学习1、目标函数：loss+正则2、我们不能用SGD

快乐的小飞熊·2021-05-18 22:58

pytorch 优化器(optim)不同参数组,不同学习率设置的操作

optim的基本使用fordo:1.计算loss2.清空梯度3.反传梯度4.更新参数optim的完整流程cifiron=nn.MSELoss()optimiter=torch.optim.SGD(net.parameters

·2021-05-12 10:47

SGD和牛顿法的区别

梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：image.

菜鸟瞎编·2021-05-12 06:54

关于SGD优化器的学习率衰减的问题

便考虑是不是学习率的问题，由于使用的是SGD，其中一个参数为decay，借鉴别人的参设默认值，decay一般设为1x10-4.我怀疑是训练过程种学习率太大，于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式，但能力有限

alone_Messi·2021-05-08 10:43

2019年新加坡拍卖推荐——青花釉里红龙纹梅瓶

品名：青花釉里红龙纹梅瓶图录号：2062规格：高32.2cm；上口4.2cm；底10.5cm估价:SGD202,000拍卖时间：2019年5月12日拍卖地点：良木园酒店（史各士路22号新加坡）拍卖公司：

国际拍卖平台·2021-05-06 15:36

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD

Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

python深度学习入门-与学习相关的技巧

诗雨时·2021-05-04 00:05

ResNet34 on CIFAR-10 基准