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13 keras优化器

比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。下面通过具体的代码介绍一下优化器的使用方法。

readilen·2020-03-12 16:00

深度学习超参数简单理解

姓名:冯坤学号:16050310070物理与光电工程学院【嵌牛导读】:说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！

F_DM_fk·2020-03-11 01:16

慕课网《Tensorflow2.0入门到进阶》课程代码无法收敛问题的解决方案

于是，比较了一下，SGD代码的默认实现，居然是这样的：原来，TensorFlo

晓文兄·2020-03-09 22:46

深度学习优化器总结

一.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

ZAK_ML·2020-03-08 04:03

梯度下降

θi3.确定一个向下的方向，并向下走预先规定的步长，并更新θi4.当下降的高度小于某个定义值，停止下降批处理梯度下降法：在迭代的时候，是完成所有样本的迭代后才会去更新一次theta参数随机梯度下降法（SGD

程序猿爱打DOTA·2020-03-06 16:24

Nesterov牛顿动量法

4.在GD下，Nesterov将误差收敛从O（1/k），改进到O(1/k^2)5.然而在SGD下，Nesterov并没有任何改进具体算法如下所示：这里写图片描述

苟且偷生小屁屁·2020-03-05 13:47

16.算法选择

Scikit官方图简单看一下（点击看大图）四大类解决方案分类回归聚类降维预测结果是一个类别，且现在有已标记数据的情况对于大量数据（10w+），在线学习1.1利用SGD（stochasticgradientdescent

袁一帆·2020-03-05 02:47

GD vs SGD

##GDsmallnumberofmodelupdatesaccurateeachepochmaybeexpensiveeasytoparallelize##SGDRequireslotsofmodelupdatesNotasaccurate,butoftengoodenoughAlogofprogressinonepassforbigdataNottrivialtoparallelize

王佐_机器学习·2020-03-02 08:29

11 回归算法 - BGD、SGD、MBGD梯度下降

===名词解释===BGD：批量-梯度下降算法SGD：随机-梯度下降算法MBGD：小批量-梯度下降算法===批量梯度下降算法BGD===在上一章10回归算法-梯度下降中讲述的梯度下降算法是针对某一个样本进行的

白尔摩斯·2020-03-01 20:12

pytorch学习之优化

old_lr=0.1optimizer=optim.SGD([{'params':net.features.parameters()},{'pa

zhaoxin94·2020-02-27 07:17

98号＃百日生涯营＃Day1＃作业与习惯打卡

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD/$1USD吧！

悦_行·2020-02-26 10:26

02 SVM - 拉格朗日乘子法

01SVM-概述自变量无约束的求极值方法-梯度下降法10回归算法-梯度下降在线性回归中的应用11回归算法-BGD、SGD、MBGD梯度下降12回归算法-手写梯度下降代码梯度下降法(GradientDescent

白尔摩斯·2020-02-26 01:56

Keras深度学习框架之损失函数

model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd')或fromkerasimportlossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error

云山之巅·2020-02-25 16:00

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

例子：optimizer=optim.SGD(model.parameter

tsq292978891·2020-02-20 13:39

动手学深度学习笔记1线性回归

线性回归、softmax与多层感知机一、线性回归1.线性模型：2.损失函数第一个是单样本的损失，第二个是多样本的损失3.优化函数-SGD：常用的是小批量随机梯度下降：优化函数的两个步骤：(i)初始化模型参数

programer_cao·2020-02-14 17:51

2015-7-3 收集资料

【论文:基于在线学习自适应采样的加速随机梯度下降(AW-SGD)】《AcceleratingStochasticGradientDescentviaOnlineLearningtoSample》GBouchard

hzyido·2020-02-13 19:31

How does mini-batch size affect the performance of SGD?

一、概述本文记录了自己探究batchSize,lr以及Performance之间关系这一问题时做的笔记，组织比较无序。第二、三部分为当时的问题和解答。第四部分为两篇论文的笔记。最后一部分给出了探究结果的其实——训练神经网络时和batchSize以及lr相关的trick。顺便说下，本文一些重要的参考文献是Quora,reddit等国外高质量论坛的帖子。如果你需要访问，务必小心，因为有一定几率

吃远·2020-02-10 04:00

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是：它的梯度路线为：但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。

zenRRan·2020-02-07 12:09

实现一个神经网络模型

因为使用的是SGD方法所以还是比较经典的一个神经网络，我们之后会对它进行升级改造

Vector_Wan·2020-02-07 06:53

汉语-词语-本源：百科

1.返回顶部1、中文名：本源外文名：origin;source定义：事物的根源，起源，黑同义词：本原，黑五笔输入：本sgd源idri笔画：十八画注音：ㄅㄣˇㄧㄨㄢˊ目录1拼音2引证详解3哲学“本源”拼音

storebook·2020-02-06 20:00

Pytorch的优化器总结

PyTorch学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器：https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/88988420Pytorch中常用的四种优化器SGD

ForCLovC·2020-02-06 17:50

pytorch包介绍

torch.optim里面包含一些优化函数，比如的SGD（随机梯度下降)、Adamtorch.utils里面包含一些对数据集的处理方

机器学习笔记·2020-02-01 19:36

机器学习-TensorFlow应用之 binned features, Cross features和optimizer

第二个是简单的介绍一下常用的几个Optimizer之间的区别，例如SGD,Adagrad,Adam等等。这里主要是对前面一节的内容的一个小补充。其实关于feature的处理，我在前面已经用了很长一段

HappyPuppy·2020-01-30 23:00

深度学习优化理论综述——Optimization for deep learning: theory and algorithms

合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化

微笑sun·2020-01-09 20:00

Hulu面试题(三)

mp.weixin.qq.com/s/BuHiG9FjX-OiSNWx3KquQQ17.随机梯度下降算法之经典变种场景描述提到DeepLearning中的优化方法，人们都会想到StochasticGradientDescent(SGD

_龙雀·2020-01-07 16:19

pytorch源码：Python层

代码示意：定义网络结构；使用SGD优化；迭代一次，随机初始化三个样例，每个样例四维特征，target分别为1,0,1；前向传播

zqh_zy·2020-01-07 12:15

Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

_solver=torch.optim.SGD(#self._net.parameters(),lr=self._o

陈军2号·2020-01-06 09:20

Batch Size, iteration, epoch的区别

在深度学习中，一般采用SGD训练，就是每次训练只取batch-size大小的样本进行训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次（3）epoch：1个epoch

叨逼叨小马甲·2020-01-06 06:26

Mini-batch Stochastic Gradient Descent

实现一个基于SGD学习算法的神经网络，使用BP算法计算梯度。

朱小虎XiaohuZhu·2020-01-06 00:36

随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

BGD(Batchgradientdescent)批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本（样本量小)Mold一直在更新SGD（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一组样本

末日搭车指南·2020-01-05 22:00

神经网络优化算法的选择

SGD：随机梯度下降SGD+Momentum:基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化）SGD+Nesterov+Momentum：基于动量，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化）

小知识传送门·2020-01-05 17:29

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

stochastic，minibatch梯度下降的比较如何选择minibatch的参数batchsize呢在TensorFlow中应用举例之前写过一篇文章：如何选择优化器optimizer里面对BGD，SGD

不会停的蜗牛·2020-01-02 14:13

TensorFlow入门7 -- 鸢尾(Iris)花分类，评估模型

例如，SGD的批次规

LabVIEW_Python·2019-12-31 20:51

机器学习（2）之回归算法

/损失函数常用的其他损失函数局部加权回归-损失函数线性回归的过拟合Ridge回归(岭回归)LASSO回归ElasitcNet算法(弹性网络算法)梯度下降算法批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD

天涯未抵·2019-12-31 11:00

Caffe源码-几种优化算法

SGD简介caffe中的SGDSolver类中实现了带动量的梯度下降法，其原理如下，$lr$为学习率，$m$为动量参数。

Rule110·2019-12-29 18:00

关于深度学习优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad

_两只橙_·2019-12-27 17:56

Deep learning with Elastic Averaging SGD

1.AbstractAnewalgorithmisproposedinthissettingwherethecommunicationandcoordinationofworkamongconcurrentprocesses(localworkers),isbasedonanelasticforcewhichlinkstheparameterstheycomputewithacentervaria

世间五彩我执纯白·2019-12-26 09:34

Shotgun: Parallel CD for L1-LR

1.Abstract单机多核并行，near-linearspeedup2.IntroL1regularization适合sparse高维大数据CD:本文称为Shooting，每轮迭代只更新一个坐标并行SGD

世间五彩我执纯白·2019-12-25 11:42

weight decay

sgd神经网络经常加入weightdecay来防止过拟合，optimizer使用SGD时我们所说的weightdecay通常指l2weightdecay（即，加在loss中的l2正则化）。

小松qxs·2019-12-24 21:48

随机梯度下降

SGD：不能保证每次的方向是损失函数减小的方向，更不能保证是减小速度最快的方向，随机路径，不可预知。最终依然会来的最小值的附近。

geekAppke·2019-12-24 14:57

梯度下降：SGD vs Momentum vs NAG vs Adagrad vs Adadelta vs RMSprop vs Adam

梯度下降优化基本公式：一、三种梯度下降优化框架这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。（一）BatchGradientDescent批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本。，为训练样本数优点：每次更新都会朝着正确的方向进行，最终能够保证收敛于极值点，因此更新比较稳定。缺点：每次的学习时间过长，训练集很大时会消耗大量内存，且不能进行在线模型参数更新。（二）S

cherryleechen·2019-12-22 06:53

Caffe源码-SGDSolver类

sgd_solver.cpp源码//Returnthec

Rule110·2019-12-19 00:00

cs231n## neural-networks-3

agenda梯度检查功能性检查陪护训练过程loss函数train/val准确率参数更新比率激活/梯度分布可视化参数更新SGD,momentum,Nesterovmomentum调优lr每个参数适应的lr

db24cc·2019-12-14 18:14

深度学习之参数更新方法

1.SGD使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。SGD是一

Jasmine晴天和我·2019-12-13 10:01

sklearn文档 — 1.5. 随机梯度下降

原文章为scikit-learn中"用户指南"-->"监督学习的第五节：StochasticGradientDescent"######**随机梯度下降(SGD)是一个既有效又简单的方法去用于在诸如（线性

HabileBadger·2019-12-12 22:47

在深度学习模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择

对于很多人来说，有了SGD，Adam，Admm等算法的开源实现，似乎自己并不用再过多关注优化求解的细节。

喜欢打酱油的老鸟·2019-12-12 09:02

pytorch optimizer小记

1.最简单情况：optimizer=SGD(net.parameters(),lr=0.1,weight_decay=0.05,momentum=0.9)查看一下optimizer参数具体情况：print

江南烟雨尘·2019-12-11 19:00

对于PaddlePaddle的全连接层，可不可以手动输入参数比如weights和bias，并禁止优化器比如optimizer.SGD在模型训练的时候改变它。

PaddlePaddle飞桨FAQ合集-训练问题22Question:对于PaddlePaddle的全连接层，可不可以手动输入参数比如weights和bias，并禁止优化器比如optimizer.SGD

GT_Zhang·2019-12-08 07:31

2个性质和1个结论

2)每次取一个x~的sy组，多次sgd效果相同，因为L=-，是多次x采样的均值。2,若s|xy=s|x：a,则：I(s,y)|x=0b,若I(x,y)|s=0,则Is,y=Ix,y.

JamesPang_4841·2019-12-04 10:59

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

不会停的蜗牛·2019-12-01 22:21

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