sgd

2019最牛的梯度优化算法出炉，AdaBound实验对比代码

id=Bkg3g2R9FXgithub地址：https://github.com/Luolc/AdaBoundAdaBound可以被视为一个优化器，随着训练步数的变大，它会从Adam动态转换为SGD。
鱼大hello·2019-03-06 11:58

深度学习中常见的优化方法及调参方法

深度学习中常见的优化方法基本算法随机梯度下降SGD带动量的SGDNesterov动量自适应学习率的算法AdaGradRMSPropAdam二阶近似方法牛顿法牛顿法比梯度下降法更快的原因工程调参方法及学习率设置问题基本算法随机梯度下降
Tianlock·2019-03-04 17:15

深度学习中常见的参数优化方法

-SGD与全量梯度下降相比,SGD的特点如下:优点:由于每次只涉及一个样本,因此梯度计算速度很快;缺点:每次计算梯度时只受单个样本的影响,所以导致梯度的准确度下降,可能会导致loss曲线的震荡改进方案:
_ReLU_·2019-03-02 19:03

机器学习实战3-sklearn使用下载MNIST数据集进行分类项目

目录1、MNIST数据集2、训练一个二元分类器2.1、随机梯度下降（SGD）分类器2.2、分类器的性能考核：2.2.1、混淆矩阵2.2.2、精度:（我的理解：预测集内，预测正确的比率）2.2.3、召回率
菜鸟知识搬运工·2019-02-27 15:30

momentum SGD（动量梯度下降）

转载于：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/804186721.SGD图示红色表示SGD的收敛路径，棕色表示梯度下降的收敛路径。
SilenceHell·2019-02-26 16:14

局部极值点，马鞍点的区别以及对于SGD的危害

转载于：https://blog.csdn.net/zhangbaoanhadoop/article/details/83050111真的结束于最优点吗？我们知道，在局部最优点附近，各个维度的导数都接近0，而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数的，因此一旦陷入了局部最优点，就像掉进了一口井，你是无法直着跳出去的，你只有连续不间断的依托四周的井壁努力向上爬才有可能爬出
SilenceHell·2019-02-26 16:28

参数更新的方式(优化方式)

SGD是实际方法中收敛最慢的。（直接根据梯度矫正W，因为水平方向梯度很小，垂直方向梯度很大，所以会出现如下图的波动方式）补救上面的一种方式是动量更新(momentum)。
dtter_ai_bea·2019-02-25 10:58

机器学习面试问题

一、优化方法https://www.tuicool.com/articles/EfInM3Q1.梯度下降法（随机梯度下降法SGD、批量梯度下降法）BGD---最小化所有训练样本的损失函数，使最终求解的是全局的最优解
codebrid·2019-02-22 21:32

在pytorch中动态调整优化器的学习率

在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。
FesianXu·2019-02-21 11:55

常见AI面试题及答案

；缺失值处理（离散、连续）...机器学习常用loss、正则、sgd、l-bfgs、auc公式及优缺点、数据不平衡时的调参...booting：gbdt的loss、分裂节点依据、
haimianjie2012·2019-02-20 22:33

GAN原理

blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81512600一、原理部分1.1、GAN的原理：1.2、架构1.3、GAN的特点及优缺点：二、为什么GAN中的优化器不常用SGD
明天也要加油鸭·2019-02-19 15:12

参数更新的方法

随机梯度下降法SGDweights+=-step_size*weights_grad带动量的随机梯度下降SGD+momentum加了动量的可以这样理解，在滚下山坡的时候速度会累积，然后在到达最低点的时候它是具有速度的
我好菜啊_·2019-02-15 22:44

参数更新的方法

随机梯度下降法SGDweights+=-step_size*weights_grad带动量的随机梯度下降SGD+momentum加了动量的可以这样理解，在滚下山坡的时候速度会累积，然后在到达最低点的时候它是具有速度的
我好菜啊_·2019-02-15 22:44

机器学习优化算法 (Optimization algorithms)总结

文章目录批量梯度下降、随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降批量梯度下降（BGD）随机梯度下降（SGD）mini-batch随机梯度下降MomentumRMSpropAdam批量梯度下降、随机梯度下降与
Cris_Lee卡卡卡·2019-02-15 15:09

SGD BGD Adadelta等优化算法比较

在腾讯的笔试题中，作者遇到了这样一道题：下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization
向一一·2019-02-13 16:44

通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍一些比较著名的优化算法回顾：梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解Note：本文的数学符号可能会与相关书籍的所使用
Invokar·2019-02-06 16:13

梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解

接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍GD、SGD下一篇：通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam梯度下降法(gradientdescent)：1.数学理解首先我们知道梯度方向是函数增长最快的方向
Invokar·2019-02-06 12:20

pytorch学习笔记(各种优化算法的变式)

梯度下降法梯度下降法的更新公式：梯度下降法的变式1.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)数据进行梯度的计算,而不是计算全部的数据的梯度,因为现在深度学习使用的数据量都特别的大
eilot_c·2019-02-04 14:43

批大小、mini-batch、epoch的含义

每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batchsize）为1的SGD。
X_xxieRiemann·2019-01-26 20:55

梯度下降法及其python实现

2.随机梯度下降法（SGD）由于批梯度下降每跟新一个参数的时候，要用到
Bing_Shieh·2019-01-26 13:47

终于明白了batch_size，iteration，epoch之间的关系

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batc
Frederic_Bala·2019-01-24 10:02

1.4.4 随机梯度下降和构建机器学习算法（介绍）

随机梯度下降(stochasticgradientdescentSGD)SGD是梯度下降算法的一个扩展机器学习中反复出现的一个问题是好的泛化需要很大的训练集，但大的训练集的计算代价也很大。
egbert果·2019-01-22 22:25

深度学习优化方法 - AdaGrad

梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。
coco_1998_2·2019-01-18 12:28

【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

本文首发于微信公众号《与有三学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
有三AI·2019-01-16 08:00

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：这里写图片描述详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop
_两只橙_·2019-01-13 15:30

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法 三类迭代法应用场景有何差别？

ByDatawhale知乎内容输出小组D1问题梯度下降法一族（如SGD、Adam）、牛顿法一族（如Gauss-NewtonMethod，LM法）、拟牛顿法一族（如L-BFGS）是机器学习中最常见的三大类迭代法
libh·2019-01-12 19:40

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录1.SGD2.Momentum3.NesterovMomentum4.Adagrad5.RMSprop6.Adam7.参考资料1.SGDBatchGradientDescent(批量梯度下降)在每一轮的训练过程中
Harrytsz·2019-01-08 23:31

训练中动态调整学习率lr，optimizer.param_groups

optimizer.params_groups对应的学习率##新建optimizer更简单也更推荐，optimizer十分轻量级，所以开销很小##但是新的优化器会初始化动量等状态信息，这对于使用动量的优化器（momentum参数的sgd
color丶瞎·2019-01-05 18:37

PyTorch学习之十种优化函数

优化函数位于torch.optim包下，1使用optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=optim.Adam
mingo_敏·2019-01-01 11:08

pytorch api torch.optim.Optimizer

CLASStorch.optim.Optimizer(params,defaults)优化器的基础类参数描述params(iterable)Tensor或者dictdefaults(dict)优化器的选项optimizer=optim.SGD
Claroja·2018-12-31 09:09

BGD,SGD,MBGD 梯度下降法

利用样本学习误差更新参数的3种策略BGD（Batchgradientdescent）批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本SGD（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一个样本
谢小帅·2018-12-28 21:22

【神经网络理论】泛化性

Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization(zhang.2017)作者做了一个测试，用随机label标注数据，发现网络对训练集仍有效果，（网络具有强大的能力可以“记住”训练数据）梯度下降（SGD
全意·2018-12-27 15:56

从动力学角度看优化算法：自适应学习率算法

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm在从动力学角度看优化算法SGD：一些小启示一文中，我们提出SGD优化算法跟常微分方程（ODE）的数值解法其实是对应的
Paper_weekly·2018-12-27 11:31

js汇率换算代码编写

测试环境人民币CNY美元USD欧元EUR日元JPY港元HKD英镑GBP澳元AUD卢布RUB韩元KRW新元SGD本次付款金额：约人民币：/**TODO*请在此处编写javascript代码*//*jQuery
仓姐姐_1994·2018-12-26 20:07

梯度优化算法及python代码实例

1.1随机梯度下降该方法简写做SGD。通常，在数据集较少的情况下，我们一般使用批梯度下降，也就是用所有的数据集
Leo蓝色·2018-12-26 15:12

纯Python和PyTorch对比实现SGD, Momentum, RMSprop, Adam梯度下降算法

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现SGD,Momentum,RMSprop,Adam梯度下降算法.相关原理和详细解释,请参考::常用梯度下降算法SGD,Momentum,RMSprop,
BrightLampCsdn·2018-12-22 22:18

深度学习算法与编程 (暂停更新)

深度学习算法与编程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
BrightLampCsdn·2018-12-18 16:42

【机器学习】实验四 用python实现BP算法识别MNIST数据集手写数字

文章目录一、初始化1、`np.random.randn(y,x)`2、`zip(sizes[:-1],sizes[1:])`3、神奇的for循环4、终于看懂了一句代码5、偏移初始化二、SGD函数说明1、
青春不言败(WuChW)·2018-12-17 12:06

Reptile:On First-Order Meta-Learning Algorithms

与MAML不同的是，Reptile只需要简单地每个任务上执行SGD而不需要像MAML一样计算两次微分。这使得Reptile消耗的计算量和内存更少。
liuglen·2018-12-09 22:20

深度学习的数学基础汇总

激活函数和损失函数sigmodtanhreluleaky-reluelumaxoutReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU三、优化方法(*)深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD
chenyuping666·2018-12-05 16:11

pytorch系列13 ---优化算法optim类

在https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83892824中提及优化算法的使用步骤，optimer=optim.SGD()先初始化反向传播更新参数将上次迭代计算的梯度值清
墨氲·2018-12-01 14:13

epoch、 iteration和batchsize

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；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch
春卷同学·2018-11-27 20:54

Inceptionv2论文详解

思路由来简介：1.以往做法：利用带动量的SGD等方法训练深度网络，使用小批量训练样本
DUT_jiawen·2018-11-27 00:16

深度学习参数怎么调优，这12个trick告诉你

机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。
机器学习算法与Python学习-公众号·2018-11-27 00:00

随机梯度下降法（SGD）

（1式）拟合有误差，比如本来这个x对应的是100，你确根据拟合函数得到为200，这就是误差而一堆x，就会产生一堆误差，这就确定了损失函数其中，J(θ)是损失函数，m代表每次取多少样本进行训练，如果采用SGD
Whiteleaf3er·2018-11-21 22:09

借助莫烦的例子学神经网络

这里是我根据莫烦的关于神经网络的训练的代码作的一些注释https://github.com/CleverXLH/neural-network-in-morvan-.git以下将会具体介绍此代码中一些函数的功能与用法torch.optim.SGD
WisdomXLH·2018-11-21 15:25

Machine Learning 基础：最优化方法

1.2.使用动量Momentum(动量)的随机梯度下降（SGD）  1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。  
肥了个大西瓜·2018-11-19 17:23

理解SGD-随机梯度下降法，以及和BP算法之间的联系

https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/76064087上面链接中的一系列文章都有助于理解sgd。
SHNU_PFH·2018-11-16 15:12

CS231N_训练神经网络下_更好的优化(7)

一、优化算法优化算法有很多中，其中最为简单常见的是SGD（stotasticgradientdescent）算法，但该算法也有缺点，即对于高维网络的优化，由于高维的网络会存在很多鞍点，即梯度为零的点，如果学习率不大
你不来我不老·2018-11-07 20:18

Fast R-CNN论文学习

2.FastR-CNN结构和训练2.1RoI池化层2.2初始化Pre-trained网络2.3Fine-tuneMulti-tasklossMini-batchsampling通过RoI池化层反向传播SGD
calvinpaean·2018-11-07 11:45
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