sgd

机器学习 | 梯度下降种类及对比

随机梯度下降法SGD随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，BGD）和批量梯度下降法原理类似，区别在与求梯度时没有用
AI算法攻城狮·2021-05-02 23:42

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

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·2021-05-02 23:07

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

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·2021-04-30 23:18

Feature-Based Matrix Factorization

libFM的作者对比了libFM和SVDFeature，认为SVDFeature也是一种通用的矩阵分解模型，但是各有优缺点：缺点：SVDFeature有限制条件，只能对两个类别型的特征进行分解；只能用SGD
xiiatuuo·2021-04-30 12:44

pytorch Mini-Batch

梯度下降有几种选择：梯度下降（BatchGD）：计算速度快（运用GPU的并行能力），但是数据集大的话硬件受不了随机梯度下降（SGD）：它的随机性会克服鞍点的问题（遇到鞍点，梯度为0就走不动了）但是运行时间过长
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:52

pytorch-线性回归模型

线性回归模型构造损失函数构造计算图深度神经网络并没有太多的局部极小值，但是会有鞍点，鞍点就会导致没有梯度停止更新梯度下降的三种方式：SGD（随机梯度下降）：每次更新只用一个样本，数据中会有噪声，会另训练离开鞍点
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:25

32组-Deep Residual Learning for Image Recognition

论文提出背景深层网络的训练问题：1）梯度消失/梯度爆炸，阻碍模型进一步收敛（可以用已有的batchnormalization和SGD来解决）2）退化问题，层数增多效果反而更差（作者认为这并不是过拟合导致的
青色贝壳·2021-04-25 18:55

【python】用正则表达式从字符串中提取参数

classSGD(OptimizerBase):"""SGD优化方法"""def__init__(self,lr=0.01):super().
梅津太郎·2021-04-22 13:22

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第三天）

文章目录四、回归与聚类算法4.1线性回归4.1.1线性回归的原理4.1.2线性回归的损失和优化原理4.1.3线性回归API4.1.4波士顿房价预测4.1.5梯度下降的扩展：GD、SGD、SAG4.1.6
zdb呀·2021-04-22 11:43

Pytorch实现男女证件照性别分类

今儿个用pytorch写了一个识别证件照性别的神经网络，一开始用sgd，死活收敛不到一半，还不如蒙呢，蒙还有50%的准确率，后来用adam，一下子就收敛到接近100%了，可以商用了。
困兽一只·2021-04-20 18:59

梯度下降及线性回归详解

梯度下降及线性回归详解一.一元线性回归1摘要2什么是回归分析3如何拟合这条直线（方法）4最小二乘法4.1基本思想4.2推导过程4.3代码4.4输出结果5梯度下降算法5.1目标/损失函数5.2梯度下降三兄弟（BGD，SGD
zjh6888·2021-04-17 11:04

Pytorch神经网络-加速神经网络训练过程

StochasticGradientDescent(SGD)如果将数据一股脑的放入NN中进行训练效率会很慢。换一种思路，将数据拆分成小批小批的，再分批放入NN中计算。
BlueSkyBlue·2021-04-15 11:31

AlexNet和VGGNet重点摘要总结(包含Fancy PCA详解和SGD）

AlexNet和VGGNet重点摘要总结(包含FancyPCA详解和SGD）参考与引用：AlexNet'sDiscoveriesandSummaries1.ReLUNonlinearity（非线性非饱和函数训练速度极快
Shlily.·2021-02-25 21:06

图像分类训练tricks

1.优化器  带momentum（=0.9）的SGD优化器的使用最多，
你电吴彦祖·2021-02-16 22:04

Pytorch Document学习笔记

1.1torch.nn.Conv2d1.2torch.nn.MaxPool2d/torch.nn.MaxUnpool2d1.3torch.nn.ReLU1.4torch.nn.BatchNorm2d2.优化器2.1torch.optim.SGD2.2torch.optim.Adagrad2.3torch.opti
Jichao_Peng·2021-02-15 11:17

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
·2021-02-09 01:20

神经网络浅析（单层）

单层神经网络浅析1.节点2.层3.神经网络的监督学习4.delta规则5.广义delta规则6.SGD、Batch、MiniBatch6.1SGD6.2Batch6.3MiniBatch7.实现SGD方法
woaiyyt·2021-01-27 15:54

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
renyuzhuo·2021-01-21 10:49

Adam优化算法理解与实现

SGD想要改变，又是随机，又是批量。后来加了自适应，何苦学习率开始基情满满，越往后越敷衍。  
因吉·2021-01-17 15:33

SM2算法的加密签名消息语法规范（三）如何构造signedData

根据RFC规范，构造签名数据的过程涉及到以下步骤:a.对于每个签名者，他用消息摘要算法计算出摘要值；（对于GM/T0010规范，使用摘要算法为SGD_SM3）b.对于每一个签名者，消息摘要和相关的信息用
lt4959·2021-01-13 15:06

利用TensorFlow构建一个简单神经元

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasmodel=tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1,input_shape=[1])])#建立一个model.compile(optimizer='sgd
阿瓜的blog·2021-01-07 00:27

功率曲线k值_推荐阅读：平面锻件超声波探伤定量曲线（AVG，GVA，DGS，SGD）的制作、校准与超声衰减的定量修正...

上海大型铸锻件研究所的王开松先生介绍了他几十年的生产实践数据GVA(SGD)，供大家检测应用时参考。
钟子默·2020-12-30 09:19

小数据的优化器们尝试

尝试了一直讲的动量，即SGD加了动量效果，没有太大的提升，却更稳定了，但是最高准确率是0.59，确实不行，仿佛被局部最优拖入深渊。
Votaver·2020-12-09 13:21

LabVIEW&CNN基础

它跟随机梯度下降（SGD）结合在一起用也很有帮助。方法是在每一代训练之前，对数据进行随机混洗，然后创建
James.Jia·2020-11-14 13:22

工具使用篇： 2020.10.23-2020.10.31 Tensorflow学习总结

通过keras.evaluate()查看模型训练效果2.优化器https://keras.io/zh/optimizers/keras.optimizers.SGD(lr=0.01,moment
中关村地摊管理员·2020-10-31 13:39

8. 神经网络

在SGD中，每次迭代可以只用一个训练数据来更新参数。随机性SGD的随机性可以使得在迭代的过程中有机会不陷入局部最优原理简单SGD的应用以电影评分为例：每个点表示电影中不同的方面信息。
edwin1993·2020-10-09 21:09

人工智能的本质：最优化 （神经网络优化算法python手写实现）

一.梯度下降算法SGD梯度下降是一种非常通用的优化算法。假设在浓雾下，
总裁余(余登武)·2020-10-05 16:54

Pytorch入门之一文看懂自动求梯度

2.torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包3.torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库4.torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等）的优化包Pytorch
Ton10·2020-10-05 15:42

【机器学习】梯度下降 II

定义符号标记如下：\(\theta_t\)：第t步的参数\(\nablaL(\theta_t)\)or\(g_t\)：\(\theta_t\)的梯度\(m_{t+1}\)：从0时刻开始累积的动量SGD\
许瑞晗·2020-09-20 14:00

如何选择优化器 optimizer

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta
Alice熹爱学习·2020-09-17 11:09

Keras笔记-损失函数的使用

losses/1.损失函数的使用损失函数（或称目标函数、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一：model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd
Mask12138·2020-09-17 07:15

深度学习第二课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 第二周Ｍini_batch+优化算法 笔记和作业

当batchsize减小为1时，退化为SGD，此时将会丢失向量化处理的优势；当batchsize增大到m时，此时为batchgradientdescent，此时每次循环将会需要很长时间。
Vico_Men·2020-09-17 02:59

mahout所实现的算法

cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Algorithms列出mahout所实现或正在实现的一些算法ClassificationLogisticRegression(SGD
mrwang·2020-09-16 20:11

解读最流行的优化算法：梯度下降

本文旨在让你对梯度下降有一个基础认识，并会对梯度下降的一些变体（涉及BGD、SGD、MSGD）进行讲解。
losstie·2020-09-16 17:52

算法面试必备-----数据挖掘常见面试题

2、批梯度下降法和SGD的区别是什么？为什么有这样的区别？三、数据预处理1、异常值是指
Avery123123·2020-09-16 14:53

机器学习——特征工程、模型优化

7.BGD、MBGD、SGD的区别与联系。8.至少介绍三种
李柒·2020-09-16 03:41

论文阅读笔记《On First-Order Meta-Learning Algorithms》

首先我们一起回忆一下MAML是如何进行元学习的，在之前的文章中，我们有提到MAML的训练可以分为两个层次：内层优化和外层优化，内层优化就与普通的训练一样，假设网络初始参数为θ0\theta^0θ0，在数据集AAA上采用SGD
深视·2020-09-16 01:48

Datawhale动手学深度学习 -- 笔记

1.数据展示的只是feature的其中一维和label之间的关系~可以用下面的代码展示二维的feature和label之间的关系2.我认为这里的代码实现的并不是sgd方法，而是mbgd。
安琪已经 了·2020-09-16 00:01

2020校招cv算法岗面试经历总结

1.商汤一面1.25主要是聊得项目，云从科技小目标人脸的，代码题为nms二面2.15主要是代码代码题sgd拟合一条曲线wx+b，主要考察链式求导法则。非递减旋转数组求m的最小索引。
Tianlock·2020-09-15 22:09

siamfc++中的optimizer具体实现

前面四篇文章讲的是dataloader的实现，这里主题是optimizer常规操作>>>optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum
lightning980729·2020-09-15 20:33

学习日记

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；（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。
bunnysaveworld·2020-09-14 22:12

tensorflow2------自定义求导

我们在前面的模型的训练过程中model.compile函数中指定的optimizer就是求导的算法类型，一般我们直接指定为sgd、adam算法求导，这里我们可以不依赖于tensorflow中相关算法求导
galaxyzwj·2020-09-14 21:38

Mini-batch随机梯度下降

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。为了综合两者的优缺点，小批量随机梯度下降法应运而生。
会飞的猩猩。·2020-09-14 21:34

pytorch中optim灵活设置各层的学习率

我平常设置学习率都是整个网络统一设置，optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.5)optimizer=optim.SGD([#encoder-weights
起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:18

Android货币单位获取方法

=美元(USD)RUB=俄罗斯卢布(RUB)HKD=港元(HKD)EUR=欧元(EUR)JPY=日元(JPY)KRW=韩元(KRW)GBP=英镑(GBP)MOP=澳门元(MOP)TWD=台币(TWD)SGD
P_edestrian·2020-09-14 18:07

各种优化方法总结笔记（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963别忘看评语http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html#gradientdescentvariantsAdaptiveGradient(ADAGRAD)
张大鹏的博客·2020-09-14 14:31

逻辑(Logistic)回归原理及Python实现（含数据集）

梯度下降法：随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）。
_泥鳅·2020-09-14 09:07

keras学习笔记(六)：实现CLR和Focal Loss

优化器到现在已经迭代了多个版本，从最开始的SGD，到学习率随时间衰减的SGD，再到自适应优化器（AdaptiveLearningRates），典型代表便是AdaGrad,AdaDelta,RMSpropandAdam
linxid·2020-09-14 00:55

通俗解读SGD、Momentum、Nestero Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam优化算法

通俗解读SGD、Momentum、NesteroMomentumAdaGrad、RMSProp、Adam优化算法写在前面序言补充知识：BATCH_SIZE,epoch,iteration1.梯度下降法1.1
夏之微风·2020-09-13 13:34

深度学习 --- 优化入门二（SGD、动量(Momentum)、AdaGrad、RMSProp、Adam详解）

另在一篇文章中，我们介绍了随机梯度下降的细节以及如何解决陷入局部最小值或鞍点等问题。在这篇文章中，我们看看另一个困扰神经网络训练的问题，即病态曲率。虽然局部最小值和鞍点可以阻止我们的训练，但是病态曲率可以使训练减慢到机器学习从业者可能认为搜索已经收敛到次优极小值的程度。让我们深入了解病理曲率是什么。病态曲率考虑以下损失轮廓。病态曲率你看，我们在进入以蓝色标记的山沟状区域之前随机开始。颜色实际上表示
zsffuture·2020-09-13 13:53
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