sgd

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

[kaggle系列 五] 通过mnist来研究神经网络的一些细节（3）

SGD的问题使用随机梯度下降算法，虽然能够使得梯度不断下
bakaqian·2019-11-28 00:39

多领域多轮问答调研报告3

多领域多轮问答调研报告3目录多领域多轮问答调研报告3一、相关背景1.1.单领域1.2.多领域1.2.1综述1.2.2多领域DST方法与挑战1.3.数据集1.3.1.技术综述1.3.2.MultiWOZ1.3.3.SGD1.4
CharpYu·2019-11-21 22:30

马六甲| 理想旅行的模样

出境后第一个服务站，下去吃东西，SGD换算成RM，一时感觉什么都好便宜，吃一碗铁板福州面小憩，点餐时一句“idonotwant香菇！”脱口而出。
郗阳阳·2019-11-09 20:19

On variance reduction in stochastic gradient descent and its asynchronous variants

1.Abstract基于variancereduction(VR)的SGD算法，比SGD更好，不论是theoreticallyandempirically，但是异步版本没有被研究。
世间五彩我执纯白·2019-11-07 21:40

42号#百日生涯营#Day1

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD吧！
七七Susie·2019-11-06 22:41

神经网络：keras使用心得

1、关于优化方法使用的问题：开始总会纠结哪个优化方法好用，但是最好的办法就是试，无数次尝试后不难发现，Sgd的这种学习率非自适应的优化方法，调整学习率和初始化的方法会使它的结果有很大不同，但是由于收敛确实不快
nightwish夜愿·2019-11-03 13:38

深度学习（三）：Keras初探：多层感知机

之前使用Keras构建了简单的前馈神经网络，并通过SGD方式进行训练，很好地已完成红酒分类任务。现在我们通过复杂一些的任务来看看BP神经网络的性能。
monte3card·2019-11-02 01:00

RAdam

Optimizer):def__init__(self,params,lr=1e-3,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay=0,degenerated_to_sgd
ShellCollector·2019-10-22 19:51

随机梯度下降

随机梯度下降法（Stochasticgradientdescent,SGD），该算法是神经网络中用于的训练模型的一种常用算法。为了便于说明该算法，我们需要从感知机讲起。
mjTree·2019-10-19 15:45

lookAhead和RAdam 真香

SGD出现以来,为了解决训练过程跳脱,不稳定的问题,陆续提出了rmsprop,adam等自适应动量优化器.但自适应动量在前期的表现一般不好,前期数据少,它很难总结出一个靠谱的初始动量,也更容易陷入局部最优
羚谷光·2019-10-18 18:38

梯度下降学习总结(BGD ,SGD, MBGD)

1.从梯度下降开始这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。什么是梯度下降？梯度下降(GradientDecent)是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降，以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向？因为梯度(gradient)就是函数变化最快的方向，贴一个梯度的定义:梯度-维基百科，想深入了解的同学可以自取。2.批梯度下降(Ba
Zero黑羽枫·2019-10-14 21:40

2019-09-22 分类

机器学习领域的“HelloWorld”MNIST介绍：7W数据集（图片），每张图片784个特征，图片是：28*28像素，每个特征代表一个像素点的强度，从0（白色）到255（黑色）；目标label：表示的数字SGD
奔跑的考拉_zdpg·2019-10-12 09:04

[高光谱] Hyperspectral-Classification-master 网络模型解析

优化器和损失函数优化器Adam损失函数CrossEntropyLoss网络层结构线性层1Linear线性层2Linear线性层3Linear线性层4Linear前向传播HuEtAl优化器和损失函数优化器SGD
Harry嗷·2019-10-06 17:15

感知器基础原理及python实现过程详解

简单版本，按照李航的《统计学习方法》的思路编写数据采用了著名的sklearn自带的iries数据，最优化求解采用了SGD算法。预处理增加了标准化操作。'''
沙克的世界·2019-09-30 11:11

深度学习中优化算法的演进历程

随机梯度下降（SGD）缺点：在训练过程中可能会错误标记数据，或者有数据和正常数据差别很大，使用这些数据进行训练，求得的梯度也会有很大的偏差，因此，SGD在训练过程中会有很大的随机性。
牛奶还是纯的好·2019-09-19 14:44

深度学习中优化算法的演进历程

随机梯度下降（SGD）缺点：在训练过程中可能会错误标记数据，或者有数据和正常数据差别很大，使用这些数据进行训练，求得的梯度也会有很大的偏差，因此，SGD在训练过程中会有很大的随机性。
牛奶还是纯的好·2019-09-19 14:44

深度炼丹术

一个框架看懂优化算法之异同SGD/AdaGrad/AdamAdam那么棒，为什么还对SGD
月臻·2019-09-18 20:42

感知器基础原理及python实现

简单版本，按照李航的《统计学习方法》的思路编写数据采用了著名的sklearn自带的iries数据，最优化求解采用了SGD算法。预处理增加了标准化操作。'''
沙克的世界·2019-09-14 18:00

深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf参考文章：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html
Eternal_Sun625·2019-09-08 21:27

（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）深度学习优化方法介绍总结

即：其中，是学习率，是梯度SGD完全依赖于当前batch的梯度，所以可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新缺点：（正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法）选择合
Moon-21·2019-09-05 22:28

Pytorch学习（二十三）---- 不同layer用不同学习率（高级版本）

optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters(),'lr':1e-3}],lr=
Hungryof·2019-09-02 17:00

0003-keras自定义优化器

原文keras优化器的代码自定义一个SGD优化器fromkeras.legacyimportinterfacesfromkeras.optimizersimportOptimizerfromkerasimportbackendasKclassSGD
小新学算法·2019-08-25 22:01

RAdam VS Adam

目前sgd收敛较好，但是慢。adam收敛快，但是容易收敛到局部解。常用解决adam收敛问题的方法是，自适应启动方法。2，adam方法的问题adam在训练的初期，学习率的方差较大。
Jerry_Jin·2019-08-25 16:00

RAdam优化器又进化：与LookAhead强强结合，性能更优速度更快

鱼羊编译整理量子位报道|公众号QbitAI上周，来自UIUC的中国博士生LiyuanLiu提出了一种兼具Adam和SGD两者之美的新优化器RAdam，收敛速度快，还很鲁棒，一度登上了GitHub趋势榜。
QbitAl·2019-08-25 12:00

cs231n学习之参数更新（6）

一般计算参数的梯度来更新参数，沿着梯度的方向进行参数更新，然后重复多次，直到收敛，这个最基础的参数更新方法叫做随机梯度下降（stochasticgradientdescent,SGD）基于梯度
Latet·2019-08-24 15:27

大白话5分钟带你走进人工智能-第35节神经网络之sklearn中的MLP实战(3)

：先看下代码：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierX=[[0,0],[1,1]]y=[0,1]clf=MLPClassifier(solver='sgd
L先生AI课堂·2019-08-21 10:00

任务6 Pytorch理解更多神经网络优化方法

Hyper-parametersinput_size=784hidden_size=500num_classes=10num_epochs=5batch_size=100learning_rate=0.001SGD_lo
qinhanmin·2019-08-18 15:57

PyTorch的Optimizer训练工具的实现

例如：optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=
Steven・简谈·2019-08-18 08:14

pytorch 固定部分参数训练的方法

需要自己过滤optimizer.SGD(filter(lambdap:p.requires_grad,model.parameters()),lr=1e-3)另外，如果是Variable，则可以初始化时指定
guotong1988·2019-08-17 15:08

中国博士生提出最先进AI训练优化器，收敛快精度高，网友亲测：Adam可以退休了...

Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。
QbitAl·2019-08-16 13:03

从WGAN到WGAN-GP

使用RMSProp或SGD并以较低的学习率进行优化(论文作者在
qq_23304241·2019-08-14 20:58

神经网络 优化器

1.SGD在前面我们实现的神经网络中所使用的优化方法是随机梯度下降法（Stachasticgradientdesent简称SGD）。SGD的想法就是沿着梯度的方向前进一定距离。
Vector_Wan·2019-08-13 10:44

(四) 梯度提升

1.如何学习目标函数：此时，我们不能使用诸如SGD（随机梯度下降）的方法，去得到f。因为它们是多颗树，而非数值向量。
ba0801bd9185·2019-08-11 15:46

AdaGrad算法

深度学习优化方法-AdaGradhttps://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80756008AdaGrad算法介绍表示第i个参数的梯度，对于经典的SGD
bl128ve900·2019-08-02 17:52

TensorFlow的小案例

1、利用TensorFlow写出BGD、SGD、MBGD的代码（1）基于线性回归TensorFlowBGDimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfif
鲨鱼儿·2019-07-27 15:30

steps_per_epoch=2000,epochs=100之间的区别

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；iteration：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代=一个正向通过
Hodors·2019-07-27 11:07

大白话5分钟带你走进人工智能-第35节神经网络之sklearn中的MLP实战(3)

：先看下代码：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierX=[[0,0],[1,1]]y=[0,1]clf=MLPClassifier(solver='sgd
L先生AI课堂·2019-07-26 11:45

15.2-梯度下降优化算法.md

Copyright©MicrosoftCorporation.Allrightsreserved.适用于License版权许可15.2梯度下降优化算法15.2.1随机梯度下降SGD先回忆一下随机梯度下降的基本算法
昵称4·2019-07-22 10:34
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