sgd

常见的机器学习优化器

梯度下降最常见的三种变形是BGD，SGD，MBGD，区别是梯度下降时用多少数据来计算目标函数的梯度。批量梯度下降法（BatchGradientDescent）更新参数时使用所有样本来进行更新。
Yasin_·2019-06-23 11:39

深度学习：调参技巧

1.梯度下降算法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。
默语之声·2019-06-21 17:37

机器学习笔记（二）—— 线性单元 梯度下降 logistic回归

文章目录1线性单元1.1概念：1.2线性单元的模型1.3线性单元的目标函数2梯度下降优化算法2.1梯度：2.2随机梯度下降算法(StochasticGradientDescent,SGD)3实现线性单元
熬夜吃橘子·2019-06-21 14:30

算法与机器学习面试

1.SGD,Momentum,Adagard,Adam原理答：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。
shenzhiping12·2019-06-18 14:33

深度学习入门（2）

1.最优权重参数的最优方法参数更新方法（梯度下降方法）1）SGD(随机梯度下降法)classSGD:def__init__(self,lr=0.01):self.lr=lrdefupdate(self,
南有木兮木不知·2019-06-15 14:25

深度学习 —— 调整学习率（finetune）

下面就以最基本的优化方法——随机梯度下降法（SGD）举例说明。这里需重点掌握：优化方法的基本使用方法如何对模型的不同部分设置不同的学习率如何调整学习率#首先定义一个LeNet网络 class
aift·2019-06-12 00:00

深度学习中那些常见的优化算法

先列举一下在深度学习中，我们常见的优化算法有哪些：最基本的如梯度下降(GradientDescent)——GD然后还有一些GD的变体：随机梯度下降法(StochasticGradientDescent)——SGD
Econe-wei·2019-06-11 17:41

多GPU模式下并行计算深度学习模型情况解析

众所周知，卷积神经网络模型是支持并行计算的，而且GPU并行计算与SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）训练的数据并行特性支持的尤其好，这样可以明显
yufeilongyuan·2019-06-11 15:02

ML笔记：随机梯度下降法(Stochastic gradient descent, SGD)、BGD、MSGD+python实现！

随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent,SGD)+python实现！
炊烟袅袅岁月情·2019-06-04 19:09

梯度优化算法

最优化方法2017年02月14日18:17:49generalAI阅读数：5422上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD
cbd_2012·2019-05-31 14:42

Ring Allreduce

在这里，我们关注一种称为数据并行随机梯度下降(SGD)的技术。与标准SGD一样，梯度下降是通过数据子集(小批次)完成的，需要多次迭代才能在整个数据集上进行。
初七123·2019-05-30 14:28

随机梯度下降SGD算法理解

随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）在神经网络模型训练中，是一种很常见的优化算法。
深圳湾刘能·2019-05-29 10:21

PyTorch一些小知识点

优化filterlambdatorch.optim.SGD(filter(lambdap:p.requires_grad,model_parameters),lr=lr,momentum=momentum
蜉蝣之翼❉·2019-05-28 08:52

深度学习入门笔记 Day9/15 与学习相关的技巧（一）

一、为什么SGD不够完美1.在输入参数的系数相差较为巨大的时候，比如：的时候，由于参数变化对于y的影响比参数变化要小得多，那么在更新参数的时候，对于x1的更新就很不明显，虽然上式的最小值明显在处，但是如果选择初始值可能最终收敛到的地方是
eowyn0406·2019-05-24 16:50

PyTorch神经网络优化方法

RMSPropAdamPyTorch种优化器选择介绍几种优化器参考链接：优化器比较梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD
我的史迪仔·2019-05-24 15:34

tensorflow中优化器 optimizer详解

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
Mason_Mao·2019-05-23 09:32

机器学习面试-数学基础

微积分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。
Happy丶lazy·2019-05-21 07:02

深度学习算法与编程

RNN_138文章目录前言本书内容资料推荐开源许可LICENSE软件版本损失函数MSELosscross-entropysoftmaxsoftmax+cross-entropy优化算法正则化/参数规范惩罚SGD
m0_37870649·2019-05-20 16:53

深度学习的优化算法总结

深度学习优化算法总结1、SGD2、SGDwithMomentum3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta/RMSProp6、Adam7、Nadam
LilyZJ·2019-05-19 13:57

chapter-7-训练神经网络(下)

还有一个问题是SGD的随机性：当处在噪音环境下时，SGD的随机性会是使计算速度大幅下降。
JachinMa·2019-05-18 15:12

《李宏毅机器学习》task2

《李宏毅机器学习》task21.偏差和方差学习误差由偏差和方差而产生过拟合，欠拟合2.鞍点，全局最优和局部最优3.梯度下降Mini-Batch与SGDBatch与Mini-Batch，SGD的区别如何根据样本大小选择哪个梯度下降写出
devcy·2019-05-17 20:16

【面经】机器学习相关

文章目录机器学习面试题汇总1.必备技能2.面试中问到的问题3.可能问到的代码题机器学习面试题汇总1.必备技能2.面试中问到的问题Adam和SGD优化器哪个更好，好在哪里，哪个使模型更加容易发散?
aaon22357·2019-05-17 19:34

【日常】手写卷积神经网络（conv+relu+maxpooling+linear+relu+linear+softmax+交叉熵损失+正则）

后来用keras实现了同样的架构，发现确实效果差得惊人（跟瞎猜没有区别），然后随便改了改（加一个卷积层或者加一个dense层，甚至只要修改一下优化函数，SGD的效果比a
囚生CY·2019-05-13 08:09

【日常】手写卷积神经网络（conv+relu+maxpooling+linear+relu+linear+softmax+交叉熵损失+正则）

后来用keras实现了同样的架构，发现确实效果差得惊人（跟瞎猜没有区别），然后随便改了改（加一个卷积层或者加一个dense层，甚至只要修改一下优化函数，SGD的效果比a
囚生CY·2019-05-13 08:09

PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器

本文截取自《PyTorch模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial文章目录1torch.optim.SGD2torch.optim.ASGD3torch.optim.Rprop4torch.optim.Adagrad5torch.optim.Adadelta6torch.optim.RMSprop7torc
TensorSense·2019-05-07 09:21

基于梯度下降法的最优化方法

随机梯度下降法SGD参数更新中的梯度是通过对训练集中所有样本的平均损失求梯度得到的
梁君牧·2019-05-04 22:00

[机器学习实战] 阅读第三章

MNIST数据集1.1、Scikit-Learn加载的数据集的特征1.2、在开始深入研究数据之前应该先创建测试集1.3、洗牌2、训练一个二元分类器2.1、先为分类任务创建目标向量2.2、随机梯度下降（SGD
枪枪枪·2019-05-03 00:00

梯度下降算法的Python实现

在上一篇逻辑回归中，我们利用批量梯度下降算法BGD求解使损失函数J(θ)取得最小值的θ，同时也提到了SGD和MBGD，本篇我们实现下这三个算法，并进行简单比较。
songsong_H·2019-05-01 21:28

PyTorch中"诡异"的动量SGD实现

pytorch中SGD的动量实现是如下这个样子的ifmomentum!
Yanring_·2019-04-30 19:56

深度学习激活函数 和 优化函数总结

1、SGD,Momentum,Adagard,Adam原理？【第一张图为不同算法在损失平面等高线上随时间的变化情况】【第二张图为不同算法在鞍点处的行为比较。】
书上猴爵·2019-04-20 10:00

深度学习各种优化算法（BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam）

標準梯度下降法：彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值SGD隨機梯度下降：minibatch代替全部樣本曲面的某個方向更加陡峭的時候會被困住Xt+1=Xt-αΔf(x1)隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值
默一鸣·2019-04-18 21:29

PyTorch理解更多的神经网络优化方法

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及mini-batchgradientdescent
Jorah·2019-04-16 21:43

PyTorch理解更多的神经网络优化方法

SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及mini-batchgradientdescent
Jorah·2019-04-16 21:43

PyTorch理解更多神经网络优化方法

了解不同优化器SGD随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批(batch)数掘进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度.因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的
Seanlocked·2019-04-16 19:03

PyTorch学习之 torch.optim 的6种优化器及优化算法介绍

importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.utils.dataasDataimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.结合PyTorch中的optimizer谈几种优化方法这6种方法分为2大类：一大类方法是SGD
Line_Walker·2019-04-16 11:54

pytorch scheduler.step() .to(device)

通常我们有optimizer=optim.SGD(mod
qq_39029148·2019-04-09 10:40

点击率预测综述-摘记

LR.jpg（1）使用lr需要注意的几个事项，首先是训练算法；如果使用离线训练算法，有比较多的选择，比如sgd、lbfgs、owlq、tron等等；其中sgd是一种非常通用的优化算法，但个人认为理论研究模型的时候可以用
拼搏向上001·2019-04-02 15:41

Partial Convolution based Padding 论文速读

1、论文背景如今致力于提升神经网络性能的研究有很多：主要包括优化器的改进（SGD、ADAM等），激活函数的改进和混搭（RuLU、LeakyReLU、PReLU等），归一化操作的改进（BatchNorm、
scut_少东·2019-04-02 14:40

中国学霸本科生提出AI新算法：速度比肩Adam，性能媲美SGD

在这篇论文中，他们公布了一个名为AdaBound的神经网络优化算法，简单地说，这个算法训练速度比肩Adam，性能媲美SGD。这个算法适用于CV、NLP领域，可以用来开发解决各种流行任务的深度学习模型。
cpongo2·2019-03-25 10:15

机器学习 | 逻辑回归面试点+三种优化算法手动实现+Sklearn实现+ROC曲线

逻辑回归的来龙去脉逻辑回归面试常考点简单介绍假设损失函数逻辑回归的求解方法批梯度下降随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（MGBD）逻辑回归是如何分类的逻辑回归优缺点逻辑回归优化算法实现批量梯度上升法随机梯度上升使用改进的随机梯度上升实际案例分析查看预测结果和实际情况的一个对比使用
RUC_Lee·2019-03-24 17:47

目标检测训练优化Tricks：《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》

作者：SyGoingQQ:244679942一、论文概述及创新点深度学习中各种SOTA的模型除了网络架构设计的精妙之外，研究者在对模型进行训练的过程中也探索了很多有用的tricks，比如模型优化方法（SGD
SyGoing·2019-03-20 13:26

Pytorch是实现深度学习优化器SGD Momentum RMSprop Adam（10）

（1）算法简介SGD随机梯度下降算法参数更新针对每一个样本集x(i)和y(i)。批量梯度下降算法在大数据量时会产生大量的冗余计算，比如：每次针对相似样本都会重新计算。
独孤九剑-风清扬·2019-03-15 10:24

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam
香菇不相识·2019-03-13 10:05

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam
Brook_icv·2019-03-13 10:00

机器学习（四）：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）

本文基于吴恩达老师的机器学习课程。看了吴恩达老师的机器学习课程，收获很多，想把课上学做的笔记结合自己的理解以及找到的一些资料综合起来做一个总结。大家感兴趣也可以自己去看一看吴恩达老师的课，这套课程，被公认为最好的机器学习的入门教程，下面是课程视频链接：斯坦福大学公开课：机器学习课程上一篇博客机器学习（三）：线性回归：梯度下降算法讲了用最小二乘法求得损失函数，再用梯度下降算法最小化损失函数，使得和原
Sakuya__·2019-03-12 15:08

SiamFC阅读理解

有些方法探索深度卷积网络的特征表达能力，但是需要使用SGD在线调整参数，限制了系统的速度。本文中作者提出将全卷积Siamese网络用于跟踪，在目标检测数据集ILSVRC15上训练，速度超过实时帧率。
橙子潘潘·2019-03-11 10:47

【AI初识境】为了围剿SGD大家这些年想过的那十几招

文章首发于微信公众号《有三AI》【AI初识境】为了围剿SGD大家这些年想过的那十几招这是《AI初识境》第7篇，这次我们说说常用的优化算法。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
言有三·2019-03-11 07:31

torch.nn.MSELoss()及torch.optim.SGD的理解

文章目录一个简单的例子MSELoss的直观实现方法SGD的直观实现方法参考一个简单的例子importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(10,3)y=torch.randn
huxuedan01·2019-03-09 20:14

深度学习优化方法总结

2、SGDwithmomentum相对SGD算法，多了参数v，用来统计历史梯度累计和，另外通过参数alpha来控制历史梯度累加和对当前参数更新的影响。
liumy601·2019-03-08 18:39

PyTorch优化函数

PyTorch优化器导入文章目录一、导入PyTorch二、定义模型三、导入优化器导入优化器1:梯度下降法SGD导入优化器2:SGD+momentum导入优化器3:Adagrad导入优化器4:RMSprop
mingxiaod·2019-03-08 15:49
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