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ResNet

然而，一方面深网络并不是直接堆叠就可以，会面临梯度消失或爆炸的问题，这个问题很大程度上被正则化输入和批量标准化层方法以及Relu激活解决，使得具有数十层的网络能够开始收敛于随机梯度下降（SGD）和反向传播

jmt330·2023-08-31 07:23

人工神经网络的学习方式

stochasticGradientDescent简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。

懒生活·2023-08-30 22:13

计算机毕设基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？

文章目录一、问题的引入1.1随机梯度下降1.2主要参数二、Batch三、Epoch四、两者之间的联系和区别一、问题的引入1.1随机梯度下降随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD

旅途中的宽~·2023-08-29 12:51

【手写数字识别】之优化算法

当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad

m0_60093126·2023-08-28 10:59

优化器调整策略

Optimizer的基本属性optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),l

深浅卡布星·2023-08-27 21:27

C++卷积神经网络

卷积神经网络#include"TP_NNW.h"#include#pragmawarning(disable:4996)usingnamespacestd;usingnamespacemnist;float*SGD

万能的小裴同学·2023-08-27 06:55

零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降

线性单元是啥2.1线性单元的模型2.2监督学习和无监督学习2.3线性单元的目标函数3梯度下降优化算法3.1梯度下降3.2误差推导4随机梯度下降算法(StochasticGradientDescent,SGD

Godswisdom·2023-08-26 16:46

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：拟牛顿法SoftmaxRegression算法Softmax回归代价函数L1/L2正则化L1L2L1和L2对比正则化目的Ridge与LassoElasticNet线性回归回归分析目标函数：线性回归方

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLUBGD，SGD

noobiee·2023-08-26 11:41

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

pytorch中SGD源码解读

调用方法：torch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)momentum:动量参数dampening

Bingoyear·2023-08-25 07:13

【详解】神经网络梯度更新方法

目录神经网络参数更新方法1、SGD2、MBGD3、Momentumupdate4、NestrevoMomentumupdate5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam神经网络参数更新方法

LeeZhao@·2023-08-24 06:35

1. 优化算法学习

参考文献1609：Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms从SGD到Adam——深度学习优化算法概览(一)-知乎机器学习札记-知乎

FlyingAnt_·2023-08-23 20:02

ResNet 残差网络

归一初始化（normalizedinitialization）和中间归一化（intermediatenormalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD

大豆油·2023-08-22 12:33

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)

SGD梯度下降记住这里是减去，因为梯度的方向指出了函数再给定上升最快的方向，或者说指引函数值增大的方向，所以我们需要沿着梯度的反方向走，才能尽快达到极小值（使其损失函数最小）。

xiaoni61·2023-08-20 17:01

机器学习每日论文速递[08.19]

NUQSGD:ImprovedCommunicationEfficiencyforData-parallelSGDviaNonuniformQuantization标题：NUQSGD：通过非均匀量化提高数据并行SGD

arXiv每日论文速递·2023-08-17 20:12

【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD

敲代码两年半的练习生·2023-08-16 19:24

FAST-RCNN论文解读

FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch采样RoI池化层的反向传播SGD

enginelong·2023-08-16 10:42

Adam等机器学习深度学习主流优化算法简析

深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程，目前Adam应该是最常用的优化算法。为什么需要优化算法？

caizd2009·2023-08-15 11:40

回归与聚类算法————线性回归

GradientDescent3.3回归性能评估4，波士顿房价预测案例5，两种优化算法的对比6，其他优化方法6.1梯度下降(GradientDescent)GD6.2随机梯度下降(Stochasticgradientdescent)SGD6.3

荷泽泽·2023-08-14 08:59

Bag of tricks for Image Classification with CNN

Large-batchtrainingLinearscalinglearningratee.g.ResNet-50SGD256batchsize0.1learningrateinitlearning.wherebisthebatchsizeLearningratewarmupatthebeginning

MadCoder·2023-08-14 02:01

c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)

是上下文的词语的词向量投影层：对其求和，所谓求和，就是简单的向量加法输出层：输出最可能的word沿着哈夫曼树找到对应词，每一次节点选择就是一次logistics选择过程，连乘即为似然函数对每层每个变量求偏导，参考sgd

weixin_39521808·2023-08-13 22:25

Pytorch深度学习-----优化器详解（SGD、Adam、RMSprop）

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----

-希冀-·2023-08-10 01:35

机器学习（15）——优化算法

文章目录前言1梯度下降算法1.1BGD1.2SGD1.3MBGD2基于动量的优化算法2.1基于动量的SGD2.2基于NAG的SGD3自适应优化算法3.1AdaGrad3.2RMSProp3.3Adam4

八岁爱玩耍·2023-08-08 18:41

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

∙Stochasticgradientdescent(SGD):∙Randomlysampleatransitio

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

4_回归算法（算法原理推导+实践）

线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法（BGD）5.3随机梯度下降算法（SGD

少云清·2023-08-07 21:52

d2l 线性回归的简洁实现

文章目录线性回归的简洁实现1.生成数据集2.调用框架现有api来读取数据3.使用框架预定义好的层4.初始化模型参数5.均方误差6.实例化SGD实例（优化算法）7.训练线性回归的简洁实现上一节张量：数据存储

树和猫·2023-08-07 02:34

Tensorflow.js 2.0代码尝试

model=tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:1,inputShape:[1]}));model.compile({optimizer:'sgd

小小酥XX·2023-08-04 08:35

jerwey·2023-08-02 08:37

DL优化器精简总结 | SGD, Momentum, AdaGrad, Rmsprop, Adam, AdamW

当然并不是纯为了面试，只不过说你如果是搞DL的连优化器都说不清楚，那真的有点丢人～文章目录0、先验知识1、SGD2、Momentum2、AdaGrad3、RMSprop4、Adam5、AdamW这里有动画大家可以直观感受下各优化器带来的快感

#苦行僧·2023-07-31 18:49

计算机视觉（五）深度学习基础

文章目录深度学习基础卷积神经网络与传统神经网络区别深度学习与神经网络的区别目标函数选择合适的目标函数Softmax层改进的梯度下降梯度消失的直观解释激活函数学习步长SGD的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam

_企鹅_·2023-07-31 06:16

yolov8训练心得持续更新

目录学习率衰减600个batch衰减0.7，发现效果不错我用Yolov8训练自己的数据集，带预训练模型发现原版优化器是SGD,初始学习率0.1，训练后第一个epoch精度不错，后面就连续下降换成adamw

AI视觉网奇·2023-07-29 13:05

计算机视觉（四）神经网络与典型的机器学习步骤

文章目录神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数人工神经网络“层”的通俗理解前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降（SGD

_企鹅_·2023-07-29 11:24

加载数据集--准备数据集mini-batch

（计算速度快）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）：和BGD的原理类似，区别在于每次随机选取一个样本j求梯度。

Yuerya.·2023-07-29 04:03

深度学习：常用优化器Optimizer简介

深度学习：常用优化器Optimizer简介随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降SGD-MomentumSGDWAdamAdamW随机梯度下降SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，

cv-player·2023-07-28 11:48

【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现

文章目录一、SGD，随机梯度下降1.1、算法详解1）MBSGD（Mini-batchStochasticGradientDescent）2）动量法：momentum3）NAG(Nesterovacceleratedgradient

masterleoo·2023-07-28 08:57

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新

Hilbob·2023-07-25 17:13

机器学习经典面试题

其中假设函数是模型的计算形态，也即把x映射到y的f(x)；损失函数是指残差等学习方向；优化函数是指GD,SGD,mini-batch-GD,adam,牛顿法等优化方法。

cyc_twentyfive·2023-07-21 00:39

梯度下降（随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）

一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b)，为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法：梯度下降1.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD

Recheriring·2023-07-19 22:56

【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法

在sgd的实现代码中，使用到了withtorch.no_grad()：defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad

岁余十二.·2023-07-19 10:34

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

5.1nn.L1Loss5.2nn.SmoothL1Loss5.3nn.MSELoss5.4nn.BCELoss5.5nn.CrossEntropyLoss5.6nn.NLLLoss5.7nn.NLLLoss2d六、优化器Optim 6.1SGD

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:44

理解优化器(Optimizer)

本文完整地阐述了批量学习、在线学习两条路线的optimizer进化史本文只从感知上进行理解，不涉及数学推导，着重于记忆与理解，而非严肃的论文体本文为了从理解入手,改变了原论文中的公式形式文本结构文本结构源头：SGD

无数据不智能·2023-07-19 08:45

Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 笔记

作者使用了batch大小：8192，使用了256GPUs，在一个小时内训练了ResNet-50，并且得到了和256大小的batch同样的训练精度。2LargeMinibatchSGD通常来说，我们在训练有监督任务的时候，会最小化loss:是网络的参数，是训练集，就是损失函数。minibatchSGD就是在一个batch的训练集上，进行参数的更新：2.1LearningRatesforLargeMi

Junr_0926·2023-07-18 23:36

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】优化策略（补充篇）

SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数，但深度神经网络往往包含大量的参数，这些参数并不是总会用得到。

林聪木·2023-07-18 09:28

SGD相似度代码设计上遇到的问题及解决方案

1.代码设计上遇到的问题及解决方案1.1遇到的问题在代码测试的过程中，发现代码报错，报错信息如下：IndexErrorTraceback(mostrecentcalllast)in3MF_SGD=ExplicitMF_Pearsion

hwang_zhic·2023-07-18 05:34

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（BackPropagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

深度学习奠基作之一：AlexNet

2012年，论文提出：图片增强(一种随机裁剪、一种通道融合)、Relu、Droupout、SGD、overlappooling监督学习、CNN英文阅读专业积累：high-resolutionimag

-小透明-·2023-07-16 23:28

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归我们这次使用随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并且绘制损失loss

星川皆无恙·2023-07-16 09:41

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