sgd

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:17

Adam优化器杂谈

因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:17

深度学习优化函数详解（1）-- Gradient Descent 梯度下降法

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·2020-08-20 13:05

机器学习、深度学习实战细节（batch norm、relu、dropout 等的相对顺序）

costfunction，一般得到的是一个scalar-value，标量值；执行SGD时，是最终的costfunction获得的scalar-value，关于模型的参数得到的；1.分类和预测评估：准确率
清，纯一色·2020-08-20 12:00

深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam

1从前面的学习中，笔者带大家一起学会了如何手动搭建神经网络，以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制，而并不是初次接触深度学习就上手框架，虽然对外宣称神经网络是个黑箱机制，但是作为学习者我们极度有必要搞清楚算法在每个环节到底都干了些什么。今天笔者需要讲的是深度学习的一个大的主题——优化算法。采用何种方式对损失函数进行迭代优化，这是机器学习的一大主题之一，当
倔强_beaf·2020-08-20 07:58

torch.nn.Sequential and torch.nn.Module

defineyournetworknn.Tanh(),nn.Linear(4,1))param=seq_net.parameters()#getallparametersoptim=torch.optim.SGD
Tan Jiang·2020-08-19 17:43

深度学习|反向传播算法（BP）原理推导及代码实现

01—回顾昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个epoch又对mini_batch样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考：深度学习|神经网络模型实现手
算法channel·2020-08-19 06:26

优化算法note

发展：优化算法的主要步骤：SGD：下降梯度就是最简单的最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点。
凉风慕有信·2020-08-19 03:08

pytorch-fineturn the network and adjust learning rate

model.fc.parameters()))base_params=filter(lambdap:id(p)notinignored_params,model.parameters())optimizer=torch.optim.SGD
vwenyu-L·2020-08-19 03:01

Pytorch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
HDU_number1_ADC·2020-08-19 03:36

【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）

目录简介1、SGD(StochasticGradientDescent,SGD)2、Momentum3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad5、RMSProp6
ChaucerG·2020-08-19 03:02

Pytorch 存储模型的同时应该存储Adam或SGD状态

完整存储模型方便再次训练save_checkpoint({'epoch':epoch+1,'arch':args.arch,'state_dict':model.state_dict(),'best_prec1':best_prec1,'optimizer':optimizer.state_dict(),},is_best)defsave_checkpoint(state,is_best,file
青盏·2020-08-19 03:12

为什么Batch Norm有效？

最近思考得到的解答，将input进行norm标准化，等价于input进行了缩放，在进行反向传播修正时(以minibatch-SGD为例)，计算梯度时，不会出现梯度爆炸和消失（因为在这之前对input进行了
空气可乐·2020-08-19 01:13

Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler提供了一些基于epoch调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr
你好再见z·2020-08-19 01:32

理解optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的作用及原理

loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD
潜行隐耀·2020-08-19 01:22

深度学习-批标准化（批归一化，Batch Normalization）

Google在ICML文中描述得非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做标准化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。
lijfrank·2020-08-19 01:30

搞清楚TensorFlow2--GradientTape

引言在聊GradientTape之前，我们不得不提一下自动微分技术，要知道在自动微分技术之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation(反向传播算法)进行梯度求解，然后使用SGD
BoCong-Deng·2020-08-19 00:45

李宏毅机器学习作业2

理解偏差和方差学习误差为什么是偏差和方差而产生的，并且推导数学公式过拟合，欠拟合，分别对应bias和variance什么情况学习鞍点，复习上次任务学习的全局最优和局部最优解决办法有哪些梯度下降学习Mini-Batch与SGD
winds_lyh·2020-08-19 00:31

pytorch学习系列（1）：学习率调整

1.等间隔调整：以SGD优化算法为例，初始学习率为0.001。
ch ur h·2020-08-19 00:14

【机器学习】【线性回归】梯度下降的三种方式(BGD+SGD+MSGD)以及三种调优方法(加快收敛速度)

2.梯度下降的三种方式在ML中，梯度下降有三种方式：1）批量梯度下降(BatchGradientDescent，BGD)2）随机梯度下降(StochasticGradientDescent，SGD)3）
CV_ML_DP·2020-08-18 17:26

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数
雷恩Layne·2020-08-18 16:54

6种机器学习中的优化算法：SGD,牛顿法,SGD-M,AdaGrad,AdaDelta,Adam

本文一共介绍6种机器学习中的优化算法：1.梯度下降算法（SGD）2.牛顿法3.SGD-M4.AdaGrad5.AdaDelta6.Adam1.梯度下降算法（SGD）用梯度下降算法最小化目标函数f(x)，
程序员鱼大·2020-08-18 16:45

梯度下降法详解

所以可得常用的梯度下降法包括随机梯度下降法(SGD)、批梯度下降法(B
深度技术宅·2020-08-18 13:02

基于LSTM的Chatbot实例(4) — 基于SGD的模型参数训练及优化

一、SGD基本知识前几篇文章中已经介绍了我们的seq2seq模型使用均方误差作为损失函数，使用SGD算法（随机梯度下降）算法来训练模型参数，实例中代码如下：net=tflearn.regression(
晨丢丢·2020-08-18 12:29

大数据方向笔试面试题

1.使用大数据训练深度神经网络（DeepNeuralNetworks,简称DNN）的方法：SGD:随机梯度下降。它能够收敛于最小值点，因此当训练数据过大时，用GD可能造成内存不够用，则可用SGD。
LatinoCaribo·2020-08-18 12:55

pytorch-SVD第二弹

##利用SGD实现SVD算法误差有点高，感觉像是写错了importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchtorch.cuda.empty_cache()data=pd.read_csv
一看就会，上手就废·2020-08-18 10:35

神经网络反向传播理解

不管使用何种梯度下降算法（BGD,SGD，Adam），都需要先算出各个参数的梯度。反向传播的作用：就是快速算出所有参数的偏导数。
xingkongyidian·2020-08-18 10:25

全连接的神经网络Java实现

本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数
学者(cloudea)·2020-08-18 09:38

【转】深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及
爱吃串串的瘦子·2020-08-17 16:23

15加速神经网络的训练

1、StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降批量梯度下降法（BatchGradient
花梦飞·2020-08-17 15:53

斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记五：Batch Normalization（以及Layer Normalization）

一种是采用更加精巧的优化方法，如SGD+momentum,RMSProp,orAdam。另一种方法是改变网络的结构，使其更加易于训练。BatchNormalization就是这样一种方法。
持久决心·2020-08-17 15:21

Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder

利益于reparemeterization技巧，我们可以使用常规的SGD来训练网络。Figure1.VAEfra
Alanyannick·2020-08-17 15:22

加速神经网络训练（Speed UpTraining)

学习资料英文学习资料PyTorch可视化优化器今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程包括以下几点：StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam
注定走红Scream·2020-08-17 14:20

Day9 深度学习入门

常见的有以下四种：SGD(stochasticgradientdescent)、Momentum、AdaGrad、Adam。
「已注销」·2020-08-17 14:39

08. 训练神经网络3 -- 优化算法

随机梯度下降(sgd)momentumR
潘小榭·2020-08-17 13:10

各类优化方法总结

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgr
Queenazh·2020-08-17 11:38

深度学习优化方法总结

先敬大佬的一篇文章《深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）》在assignment2FullyConnectedNets作业中的optim.py
临江轩·2020-08-17 11:41

深度学习最全优化方法---来源于知乎

SGD:1、随机梯度下降最大的缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，因此可以带来优化波动(扰动)2、由于波动，因此会使得迭代次数（学习次数）增多，即收敛速度变慢Mini-batch:1、Mini-batch
weixin_30389003·2020-08-17 10:51

[笔记]飞浆PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习-21日学习打卡（Day 2）

今天介绍了梯度下降的代码实现，以及随机梯度下降（SGD）的原理与实现。有N个样本，m个特征，以均方误差损失函数为例：L=12N∑
BruceWang94·2020-08-16 23:23

BOOST静态编译

在做CEGUI+OGRE结合时，提示用到了“libboost_thread-vc80-mt-sgd-1_42.lib”这个库。从boost官网上下载编译之后发现仍然找不到该库。
li_jian_xing·2020-08-16 19:18

《deep learning for cv with python start bundle》第九章读书笔记

本章主要讲优化函数以及正则化一.Vanillagradientdescent与SGD梯度下降方法是opt【优化函数】之一1.1Vanillagradientdescent与SGD概念Vanillagradientdescent
mdjxy63·2020-08-16 13:41

加速神经网络训练 优化器 optimizer

1.SGD（StochasticGradientDescent）随机梯度下降法这种方法是将数据分成一小批一小批的进行训练。但是速度比较慢。
Gloria_song·2020-08-16 10:53

Keras之VGG16识别mnist数据集（迁移VGG16）

vgg16fromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dropout,Densefromkeras.modelsimportModelfromkeras.optimizersimportSGD#引入SGD
旧梦如烟·2020-08-16 08:40

优化器——梯度下降优化算法综述

如何选择SGD优化器Referencehttps://blog.csdn.net/u010248552/article/details/79764340https://zhuanlan.zhihu.com
duo'la'mi'ya·2020-08-16 08:18

可以丢掉SGD和Adam了，新的深度学习优化器Ranger：RAdam + LookAhead强强结合

作者：LessWright编译：ronghuaiyang导读给大家介绍一个新的深度学习优化器，Ranger，同时具备RAdam和LookAhead的优点，一行代码提升你的模型能力。Ranger优化器结合了两个非常新的发展(RAdam+Lookahead)到一个单一的优化器中。为了证明它的有效性，我们的团队最近使用Ranger优化器在FastAI全球排行榜上获得了12个排行榜记录。Lookahead
AI蜗牛车·2020-08-16 07:05

梯度下降优化器

梯度下降优化器Momentum如果在峡谷地区(某些方向较另一些方向上陡峭得多，常见于局部极值点)，SGD会在这些地方附近振荡，从而导致收敛速度慢。这种情况下，动量(Momentum)便可以解决。
陈熊贵 Evers Chen·2020-08-16 06:50

利用基于线性假设的线性分类器LogisticRegression/SGDClassifier进行二类分类(复习1)

本文是个人学习笔记，内容主要涉及LR(LogisticRegression)和SGD(SGDClassifier)对breast-cancer数据集进行线性二分类。
Young_win·2020-08-16 06:11

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)与小批量梯度下降(MBGD)

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。  为了便于理解，这里我们将使用只
SupreEvi·2020-08-16 05:24

CentOs环境下配置SMTP

本文中讲述了配置一个简答你的SMTP客户端，所有的步骤分为三步进行：1.安装mailx软件包使用yum安装mailx软件包，执行yum-yinstallmailx[root@iZ2ze5yfpvmnb0sgd00igpZ
perfecttshoot·2020-08-16 02:24

2020年3月19日学习笔记

个人学习笔记，可能存在错误，仅供参考，部分内容来自网上，侵删目录1任务2Python学习2.1nn.Conv2d卷积2.2map()2.3filter()2.4optim.SGD1任务看一遍其他PCB源码过一遍自己的代码复习
远方的河岸·2020-08-16 00:30
上一页 20 21 22 23 24 25 26 27 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他