sgd

pytorch学习笔记（三十四）：MiniBatch-SGD

文章目录小批量随机梯度下降1.读取数据2.从零开始实现3.简洁实现小结小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来
逐梦er·2020-08-11 02:33

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-10 15:44

Pytorch实现MNIST（附SGD、Adam、AdaBound不同优化器下的训练比较）

  学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习，也就是在工作中（解决实际问题中）学习。文章结尾处附完整代码。一、数据准备  在Pytorch中提供了MNIST的数据，因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可。fromtorchvisionimportdatasets,transforms#batch_size是指每次送入网络进行训练的数据量batch_size=64#MNISTDataset#
IMU_YY·2020-08-10 08:36

PyTorch 不同类型的优化器

不同类型的优化器随机梯度下降法(SGD)如果我们的样本非常大，比如数百万到数亿，那么计算量异常巨大。因此，实用的算法是SGD算法。在SGD算法中，每次更新的迭代，只计算一个样本。
weixin_41710583·2020-08-10 08:17

利用pytorch分析不同的optimizer

四种optimizer:SGD(随机梯度下降），Momentum，RMSprop,Adam.SGD：每次随机选取数据样本进行学习，每次只随机选择一个样本来更新模型参数，因此每次的学习是非常快速的，并且可以进行在
kukamao·2020-08-10 07:26

弹性反向传播(RProp)和均方根反向传播(RMSProp)

都是一种权值更新算法，类似于SGD算法，其中，RMSProp是RProp算法的改良版。RProp算法首先为各权重变化赋一个初始值，设定权重变化加速因子与减速因子。
tsq292978891·2020-08-10 07:26

PyTorch-加速网络训练

PyTorch-加速网络训练硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、SGD+Momentum2、RMSprop3
samylee·2020-08-10 07:11

pytorch的几种优化算法

一、SGD（stochasticgradientdescent）随机梯度下降优点:    虽然SGD收敛比较波折，但是对梯度的要求很低（计算梯度快）。
zxyjune·2020-08-10 06:34

Maxout Networks

使用了dropout的训练过程和一般的SGD方法完全不同。dropout在更新时使用更
ifenghao·2020-08-10 05:47

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式1梯度下降法2梯度下降的变式1.SGD2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam6.小结1梯度下降法梯度下降法的更新公式如下。
紫芝·2020-08-10 00:57

福利网站！程序员面试——算法工程师面试大全第一部分

1.SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新.Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中
满天星._·2020-08-09 23:39

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geeksongs·2020-08-09 16:00

【深度学习】：梯度下降，随机梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降

二.随机梯度下降（SGD）随机梯
Geek Song·2020-08-09 16:00

CNN卷积神经网络知识点总结

这里写自定义目录标题卷积神经网络知识点层级结构Inputlayer：Convlayer：PoolinglayerFClayer：激活函数sigmoidtanh(x)ReLULeakyReLU参数化ReLU随机化ReLuELU几种优化方式：SGD
�cly·2020-08-09 02:10

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
deep_learninger·2020-08-08 22:20

几种不同的Optimizer

包括以下几种模式:StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam越复杂的神经网络,越多的数据,我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多
tianguiyuyu·2020-08-08 21:06

[Lecture 7 ] Training Neural Networks II（训练神经网络II）

文章目录课堂问答1.更好的优化（Fancieroptimization）1.1SGD优化1.2基于动量的（Momentum）SGD1.3AdaGrad1.4Adam1.5学习率的选择1.6二阶优化（Second-OrderOptimization
灵隐寺扫地僧·2020-08-08 20:16

深度学习模型中的学习率调整

非常关键------------------深度学习模型中的学习率调整学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）
大笨熊。。。·2020-08-08 17:59

Deep Learning之优化方法

3.对于当前流行的优化算法包括括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDel
勤劳的凌菲·2020-08-08 13:18

与“学习”相关的技巧

为了寻找最优参数，将参数梯度作为线索，使用参数梯度沿着梯度方向更新，并不断重复直至逐渐靠近最优参数的过程称为随机梯度下降法SGD，除此之外还有其他最优化方法。
阿默mini·2020-08-07 16:22

Caffe SGD solver代码阅读分析

代码文件：sgd_solver.cppsgd更新公式推导：这里以L2的regularization为例W(t+1)=W(t)−lr∗wd∗W(t)−lr∗delta(W)−momentum∗(W(t-1
东方赤龙曲和政·2020-08-07 13:46

ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)

ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)目录输出结果设计思路核心代码输出结果breast-cancersize(683,11)训练集情况
一个处女座的程序猿·2020-08-05 21:13

深度学习（二）梯度推导和计算

2.链式法则3.逻辑回归梯度计算4.梯度矩阵形式推导4.1基础知识4.2三层神经网络反向传播推导1.梯度介绍深度学习的训练本质是优化损失，优化的方式是计算梯度，然后通过优化算法更新参数，常见的优化算法SGD
得克特·2020-08-05 15:04

Pytorch实现两层神经网络

一、影响训练结果的三大因素：优化函数如Adam、SGD等；初始化权重W随机初始化、服从正态分布的初始化等；学习率一般1e-6/1e-4等。
马苏比拉米G·2020-08-05 11:15

tensorflow初学之SGD

在开始本任务之前，确保已经完成了之前的notMNIST的步骤，点击查看notMNIST提示：训练随机梯度下降（SGD）花费的时间应给明显少于简单的梯度下降（GD）.1.检查包首先，检查本次学习要用到的包
Devil_Satan·2020-08-05 08:49

【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

文章首发于微信公众号《有三AI》【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此
言有三·2020-08-05 08:48

梯度中心化，一行代码加速训练并提升泛化能力

来源|晓飞的算法工程笔记优化器(Optimizer)对于深度神经网络在大型数据集上的训练是十分重要的，如SGD和SGDM，优化器的目标有两个：加速训练过程和提高模型的泛化能力。
AI科技大本营·2020-08-05 08:17

深度学习优化算法总结与实验

深度学习优化算法最耳熟能详的就是GD（GradientDescend）梯度下降，然后又有一个所谓的SGD（StochasticGradientDescend）随机梯度下降，其实还是梯度下降，只不过每次更新梯度不用整个训练集而是训练集中的随机样本
颀周·2020-08-04 18:00

神经网络基础学习笔记（五） 与学习相关的技巧

目录与学习相关的技巧6.1参数的更新6.1.1探险家的故事6.1.2SGD6.1.3SGD的缺点6.1.4Momentum6.1.5AdaGrad6.1.6Adam6.1.7使用哪种更新方法呢6.1.8
忆_恒心·2020-08-04 17:18

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

我们发现用的最多的优化器是Adam，为什么呢下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD
j_starry·2020-08-04 14:15

kaggle 影评情感分析（1）—— TF-IDF+Logistic回归/朴素贝叶斯/SGD

前言kaggle的这个startingcompetition(Bagofwordsmeetbagsofpopcorns)其实是一个word2vec-tutorial,但是本篇文章没有用到word2vec,只用了TF-IDF的方式将句子向量化，再分别用logisticregression、multinomialNaiveBayes、SGDClassifier进行训练和预测。用LR得到的结果在kagg
luqian1996·2020-08-04 09:16

利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）

本文介绍如何利用Matlab从头搭建深度前馈神经网络，实现手写字体mnist数据集的识别，以及展示各类优化算法的训练效果，包括SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam，最终网络的识别率能达到
风风雨雨58·2020-08-04 03:26

[pytorch学习笔记六] 4种经典优化器效果的比较

学自莫凡PYTHON1.实验结果在同一神经网络中，分别使用4种经典的优化器：SGD、Momentum、RMSprop和Adam实现数据的拟合。训练过程中的误差loss的变化曲线如下图所示。
奔前程的水手·2020-08-03 22:02

批量归一化（BN：BatchNormalization）

批量归一化（BN：BatchNormalization）1、背景随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout
小熊猫3·2020-08-03 21:12

最优化方法系列：Adam+SGD—>AMSGrad

自动调参的Adam方法已经非常给力了，不过这主要流行于工程界，在大多数科学实验室中，模型调参依然使用了传统的SGD方法，在SGD基础上增加各类学习率的主动控制，以达到对复杂模型的精细调参，以达到刷出最高的分数
alppkk4545·2020-08-03 14:37

caffe相关优化算法、数学函数库、全连层源码阅读

1.优化算法Caffe的solver类提供了6种优化算法，配置文件中可以通过type关键字设置：StochasticGradientDescent(type:“SGD”)AdaDelta(type:“AdaDelta
Rosun_·2020-08-03 13:14

TensorFlow2-网络训练技巧

TensorFlow2网络训练技巧文章目录TensorFlow2网络训练技巧简介过拟合与欠拟合过拟合问题动量（Momentum）SGD学习率衰减（learningratedecay）补充说明简介在神经网络这种端到端模型的训练过程中
周先森爱吃素·2020-08-03 12:19

机器学习系列 04：梯度下降法及 Python 实现

  本内容将介绍梯度下降法以及其三种类型（批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD））。最后将给出使用随机梯度下降法拟合一个线性回归模型的Python代码。  
空杯的境界·2020-08-03 10:35

python实现带l1正则化的逻辑回归，采用sgd。

在开源基础上增加l1增则化和中止条件，测试效果并不好，暂时供大家参考指正。训练数据去这里取，http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/#!/usr/bin/python#LogisticRegressiononDiabetesDatasetfromrandomimportseedfr
_吴天德·2020-08-03 09:50

随机最速下降法(SGD)与AdamOptimizer

Adam这个名字来源于adaptivemomentestimation，自适应矩估计，如果一个随机变量X服从某个分布，X的一阶矩是E(X)，也就是样本平均值，X的二阶矩就是E(X^2)，也就是样本平方的平均值。Adam算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer可控制学习速度。Ada
wanghua609·2020-08-03 07:33

Caffe学习系列(8)：solver优化方法

上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD"),AdaDelta(type:"AdaDelta"),AdaptiveGradient
weixin_33774883·2020-08-03 06:23

深度学习训练中是否有必要使用L1获得稀疏解

因为：对于加了L1正则的神经网络，大部分深度学习框架自带的优化器（主要是SGD及其变种）训练获得不了稀疏解DL框架中L1正则
Zhenglin_zou·2020-08-03 02:57

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor of shape [9216,4096] an

(seeabovefortraceback):OOMwhenallocatingtensorofshape[9216,4096]andtypefloa[[Node:training/Modified_SGD
qingfengxiaosong·2020-08-03 02:29

tensorflow自己实现SGD功能

手动实现SGD和调用优化器结果比较importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#mnist已经作为官方的例子
masbbx123·2020-08-03 01:51

Digression：The perceptron learning algorithm（感知机学习算法）

Theperceptronlearningalgorithm离散：（感知机学习算法）本章主要讲解感知机算法：1.感知机算法的假设函数2.感知机算法的损失函数含说明，收敛性的证明3.感知机学习算法的参数更新SGD4
召风·2020-08-03 01:33

cs231n assignment1 --SVM

先来看一看作业要求：重点在于SVM的lossfunction、gradientdescent、完成SGD的optimize和W的可视化。话不多说，开始干活！
东海鱼鱼·2020-08-02 23:07

tensorflow2.x实时绘制训练时的损失和准确率

sgd=SGD(lr=float(model_value[3]),decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy
Como0413·2020-08-02 15:54

pytorch学习笔记：优化器

2.1、单步调试代码观察优化器建立过程首先运行到断点出stepinto2.进行到SGD初始化函数3.运行到64行stepinto进入父类
小杰.·2020-08-02 14:22

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。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 13:52

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 12:21
上一页 22 23 24 25 26 27 28 29 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他