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SVM-SVC分类
噪声数据和异常点处理成功处理了涉及到很多变量的场景当变量比样本还多是依旧有效快速，即使样本量大于1万自动检测数据的非线性，不用做变量变换SVM缺点：应用在二元分类表现最好，其他预测问题表现不是太好变量比样例多很多的时候，有效性降低，需要使用其他方案，例如
SGD
Arron_yuan
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2020-08-01 09:25
python
【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】：
机器学习炼丹术
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2020-08-01 07:57
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
算法
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
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2020-08-01 07:57
人工智能
深度学习
机器学习
数据挖掘
神经网络
【Tensorflow2.1】
__)deffun(x1,x2):return8*x1+6*x2lr=0.01x1=tf.Variable(1.0)x2=tf.Variable(1.0)op=tf.keras.optimizers.
SGD
mlyubin
·
2020-08-01 05:49
深度学习
tensorflow
各种最优化方法比较
有批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(
SGD
)两种变种。批量梯度下降法：最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小，但是对于大规模样本问题效率低下。
SCAU_Jimmy
·
2020-08-01 01:20
机器学习和数据挖掘
【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签
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相似，所以我一般吧SWa看成
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的进阶版本。1.1原理与算法swa算法流程：【怎么理解】：
忽逢桃林
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2020-07-31 22:00
CNN RNN 杂想
但是，只取一个的时候，
SGD
，随机性有时会很大，难以收敛CNN，多少个outputchan
lightty
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2020-07-31 19:15
┾算法┾
30-candy-百日营-D1
每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2
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吧！
candy楠
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2020-07-31 15:32
推荐系统surprise库教程
的功能示例使用内置的数据集+交叉验证不使用交叉验证，只把数据集分割一次使用自己的数据集、不使用测试集自行指定训练集和测试集内置算法和参数设置NormalPredictor算法示例代码Baseline算法ALS示例代码
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百载文枢江左
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2020-07-30 21:02
推荐系统
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/
SGD
算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/
SGD
算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略目录GD算法的简介GD/
SGD
算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介
一个处女座的程序猿
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2020-07-30 20:54
TF/PyTorch
DL
Pytorch学习笔记08----优化器算法Optimizer详解（
SGD
、Adam）
1.优化器算法简述首先来看一下梯度下降最常见的三种变形BGD，
SGD
，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个trade－off，即参数更新的准确率和运行时间
雨后观山色
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2020-07-30 16:00
pytorch里面的Optimizer和optimizer.step()用法
参考官方文档链接当我们想指定每一层的学习率时：optim.
SGD
([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters
wang xiang
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2020-07-29 23:58
NLP语言模型素材（来自网）
我们知道目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后通过BP算法利用例如
SGD
这样的优化算法去优化模型参数。
数据智能谷
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2020-07-29 16:38
【深度强化学习】DQN：深度Q网络
文章目录前言第六章DQN表格化的Q-learningDeepQ-learning和环境的交互
SGD
优化步骤间的相关性总结：规范的DQN流程用DQN方法，解决Pong游戏对Gym游戏的装饰DQN模型代码经验池
B417科研笔记
·
2020-07-29 07:09
深度强化学习
各优化算法的优缺点整理
对于足够大的数据集，
SGD
可能会在处理整个训练集之前就收敛到最终测试机误差的某个容错范围内。缺点：选择合适的learningrate比较困难，若设置过大，学习曲
Icevivina
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2020-07-29 03:34
深度学习
caffe 训练笔记总结
Lastmodifieddate:2019-03-012优化器caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:“
SGD
”),AdaDelta(type:“
守枫竹清
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2020-07-29 01:23
CV
用三维Demo看懂各种优化算法，还有C++程序员福音
晓查发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI机器学习里的优化算法很多，比如
SGD
、Adam、AdaGrad、AdaDelta等等，光是它们的迭代公式就已经够让人头疼。
量子位
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2020-07-29 01:49
python 多进程执行任务
python多进程执行任务最近在写分布式优化,想要实现简单的并行程序,实现ParameterServer结构的一类
sgd
算法看他们收敛性.并行可以充分利用CPU/GPU资源,加快训练.对于一些简单的任务却有多个
Vanguard-xf
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2020-07-29 00:09
机器学习优化算法
python
并行&&分布式
卷积神经网络分类与回归任务的应用简介
分类时，softmax计算loss，随机梯度下降
SGD
反向传播更新参数。测试时同时得到分类得分
weixin_30892037
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2020-07-28 17:18
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
DNN能有效提升模型的丰富度，但却需要在线
SGD
调整网络参数，限制了速度。本文提出一种基于全卷积孪生网络的基本追踪算法模型，能够已超实时的帧率达到目前最高的精度。
WorldHellooo
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2020-07-28 14:44
caffe code 理解-solver.cpp&&
sgd
_solver.cpp
Solver的流程：•1.设计好需要优化的对象，以及用于学习的训练网络和用于评估的测试网络。•2.通过forward和backward迭代的进行优化来更新参数•3.定期的评价测试网络•4.在优化过程中显示模型和solver的状态•每一步迭代的过程（体现在solvers文件夹中）•1.通过forward计算网络的输出和loss•2.通过backward计算网络的梯度•3.根据solver方法，利用梯
MultiMediaGroup_USTC
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2020-07-28 14:35
coding
Deep
Learning
【机器学习】PyTorch如何选择最优初始学习率
1.什么是学习率目前深度学习优化的基本思想是梯度下降法，已经有很多优秀的且模块化的梯度下降算法可以直接使用，比如最常用的
SGD
、Adam和RMSProp等，所有这些算法都要求使用者设定学习率，因为每个特殊的问题都有一个不同的最优学习
开始奋斗的胖子
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2020-07-28 14:03
机器学习
深度学习
torch
pytorch
RELU
优点1：Krizhevskyetal.发现使用ReLU得到的
SGD
的收敛速度会比sigmoid/tanh快很多(如上图右)。
Ein027
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2020-07-28 13:56
ML
DL
参数优化
常见的优化器
SGD
、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adam梯度下降的原理：θn+1=θn−η▽θJ(θ)其
白玉杰
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2020-07-28 08:21
计算机
机器学习
介绍一下深度学习网络，如何工作的，有哪些参数，结果如何优化（实际上想问哪些优化器），参数如何初始化，平时如何调参，调哪些参数
常见的优化器
SGD
、BGD、MBG
白玉杰
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2020-07-28 08:21
机器学习
计算机
Digit Recognizer
随机梯度下降（
SGD
）为了加速训练过程，可以使用随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent），这个算
Fight_Bro
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2020-07-28 07:55
深度学习
梯度下降
深度学习
relu函数的优缺点
优点：
SGD
算法的收敛速度比sigmoid和tanh快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题）计算复杂度低，不需要进行指数运算；适合用于后向传播。
alanjia163
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2020-07-28 07:47
深度学习相关文献和理论
初探梯度下降之随机梯度下降（
SGD
）
看了一下前一篇是半个月前了~过了个年生了个病就发现摊久了就真的成为惰性很舒服了…今早不想看教资的时候就去校正了一下论文看到随机梯度下降算法那就再来记录一下也算是假期最后一更啦接下来要等9号考完试再更辣！随机梯度下降算法先解释一些概念。1.什么是梯度下降我们先从一张图来直观解释这个过程。如上图假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来，但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就
李_颖Biscuit
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2020-07-28 06:40
Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning
虽然随机梯度下降法（
SGD
）通常
_天明_
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2020-07-28 06:58
深度学习
Coding and Paper Letter（十六）
whiteboxwhiteboxtools2.R语言包
sgd
，大规模随机梯度下降法实现。
sgd
3.亚马逊云（AWS）上的无服务器地图瓦片。
G小调的Qing歌
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2020-07-28 00:27
[ Keras ] ——知识基础：(3) 优化方法
一、
SGD
1、学习率在训练过程中自动下降方法。
小小的行者
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2020-07-28 00:05
北大TensorFlow2_笔记
优化参数:训练网络获取最佳参数（反传）应用网络:将网络封装为模型，输入未曾见过的新数据输出分类或预测结果（前传）第二讲:神经网络的优化方法掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用用Python语言写出
SGD
ManRock
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2020-07-22 23:29
神经网络
python
深度学习
tensorflow
tensorflow Optimizers
tensorflow这里提供的GDO也相当于是
SGD
。classtf.train.AdadeltaOptimizer训练初中期，加速效果不错，很快训练后期，反复在局部最小值附近抖动这个函数低版本好像
Persistently
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2020-07-16 06:20
各种梯度下降算法及其变体的比较
http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963Karpathy做了一个这几个方法在MNIST上性能的比较，其结论是：adagrad相比于
sgd
Dorts
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2020-07-15 18:18
#DeepLearningBook#算法概览之三
Algorithm8.2momentum算法的出现是为了加速
SGD
。它的思想类似于物理里面的冲量。物体在一段时间内运动的距离的长短不仅
咸鱼酱
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2020-07-15 18:16
AI读书笔记
L-BFGS算法介绍
简单的说，L-BFGS和梯度下降、
SGD
干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图是深度学习Autoencoder模型不同优化方法的比较。
weixin_34026276
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2020-07-15 04:58
梯度下降优化器Optimization
目前最常用的优化器有
SGD
、
SGD
+momentum、NAG、adagrad，Adam等。1、
SGD
随机梯度下降算法通常还有三种不同的应用方式，它们分别是
SGD
、B
tiantiandashi
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2020-07-14 23:50
人工智能
常见机器学习和深度学习优化方法总结
常见机器学习和深度学习优化方法总结机器学习梯度下降法批量梯度下降法BGD随机梯度下降法
SGD
小批量梯度下降法MBGD：三种方法使用的情况：牛顿法定义梯度下降法和牛顿法的区别与对比拟牛顿法深度学习momentum
朴树的数
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2020-07-14 20:10
机器学习理论
神经网络模型优化的常用方案（模型参数方面）
或者在隐藏层使用更加复杂的网络结构，如CNN、RNN、LSTM、GRU或者增加Attention层等等；2、添加Dropout层，使用Dropout的原理优化网络参数，防止过拟合；3、尝试不同的优化器，常用的优化器包括
SGD
qianyi_wei
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2020-07-14 16:53
java 发送数据库查询的数据作为excel表格邮件
用的c3p0来连接的数据库1所用的jar网盘连接提取码：0
sgd
我将所有的代码都写在一个方法里面,话不多说直接上代码importcom.sun.mail.util.MailSSLSocketFactory
落魄养猪的数据小白
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2020-07-14 13:29
java
深度学习最全优化方法总结比较（
SGD
，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
1.
SGD
此处的
SGD
指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradien
bitcarmanlee
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2020-07-14 08:50
dl
tensorflow
机器学习算法调优
经验来说，L-BFGS在小数据上收敛更快效果更好；Adam在大数据上表现很好；
SGD
在参数learningrate调整好的基础效果更好。调参首先隐含层个数。
Young_Gy
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2020-07-14 06:14
机器学习
参数调优
Pytorch——梯度下降的变化，数据预处理，权重初始化，防止过拟合
文章目录梯度下降的变化1.
SGD
随机梯度下降2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam数据预处理1.中心化2.标准化3.PCA主成分分析4.白噪声权重初始化1.随机初始化2.稀疏初始化
我是小杨我就这样
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2020-07-13 21:19
深度学习框架—Pytorch
随机梯度下降分类SGDClassifier(Stochastic Gradient Descent)
随机梯度下降（
SGD
）是一种用于在线性分类器下的线性分类器的判别学习方法，例如（线性）支持向量机和Logistic回归。
Shaw✏️
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2020-07-13 19:31
激活函数Relu 及 leakyRelu
1.Relu：数学表达式：a=max(0,z)函数图像为：优点：由上图可以看出，Relu得到的
SGD
的收敛速度较快缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的值，这个神经元的梯度永远都会是0，在实际操错中
有丝吼
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2020-07-13 13:52
机器学习
pytorch 入门 - 优化算法详解
文章目录梯度下降法（GradientDescent）GD算法的实现方式BGD（BatchGradientDescent）
SGD
（StochasticGradientDescent）MBGD（Mini-BatchGradientDescent
噜噜的小苹果
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2020-07-13 11:27
机器学习理论
pytorch
CS231n笔记|3 损失函数和最优化
深度视觉笔记CS231n笔记|3损失函数和最优化3损失函数和最优化（lossFunctionandoptimization）损失函数（SVM、Softmax）、正则化、最优化（梯度计算、梯度下降-BGD\
SGD
荷叶田田_
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2020-07-13 09:57
Deep
Learning基础
随机梯度下降
随机梯度下降(
SGD
)是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性)支持向量机和Logistic回归。
IceForest1
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2020-07-13 08:37
机器学习
linux下运行exe程序之wine的使用与安装
的安装通过源码包也是可以实现的;yum安装wine快捷，方便；查找wine相关rpm包并下载，不过依赖性很多，依次解决依赖性即可;这里我把wine的rpm包以及相关依赖性整理放在百度云盘上，可访问直接下载,访问百度云,提取密码:
sgd
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gf_lvah
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2020-07-13 04:47
炫酷装逼仓库
学习笔记13：随机梯度下降法（Stochastic gradient descent,
SGD
）
假设我们提供了这样的数据样本（样本值取自于y=3*x1+4*x2）：x1x2y1419252651194229x1和x2是样本值，y是预测目标，我们需要以一条直线来拟合上面的数据，待拟合的函数如下：我们的目的就是要求出θ1和θ2的值，让h(θ)尽量逼近目标值y。这是一个线性回归问题，若对线性回归有所了解的同学就知道：利用最小二乘法则和梯度下降法可以求出两个参数，而深度学习也同样可以利用这两种方法求
Softdiamonds
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2020-07-13 01:38
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Learning学习笔记
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