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Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

SGD、Momentum、RMSProp、Adam。随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本中随机选取一个样本。模型参数为，代价函数为，梯度

Shu灬下雨天·2023-04-02 19:17

梯度下降法改进过程：从 SGD 到 Adam算法

1.SGD梯度下降法1.1梯度下降（GradientDescent）梯度g指函数的某处的偏导数，指向函数上升方向。

__南城__·2023-04-01 18:35

SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器

一.SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。

cv_lhp·2023-04-01 08:24

机器学习深度学习 | 吴恩达李宏毅

机器学习-吴恩达【资源】中文笔记|Markdown|【记录】批量梯度下降(BGD|在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新)随机梯度下降(SGD|每次迭代使用一个样本来对参数进行更新，使得训练速度加快

우 유·2023-04-01 02:16

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.SGD

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

深度学习的面试小记

随机梯度下降（SGD）一种迭代方法，用于优化可微分目标函数。SGD有一个训练速度的问题，学习率过大，无法获得理想的结果，而学习率过小，训练可能会非常耗时。

骨子带刺·2023-03-30 10:47

基于Pytorch对凸函数采用SGD算法优化实例（附源码）

文章目录实例说明画一下要拟合的函数图像SGD算法构建思路运行结果源码后记实例说明基于Pytorch，手动编写SGD（随机梯度下降）方法，求-sin2(x)-sin2(y)的最小值，x∈[-2.5,2.5

使者大牙·2023-03-29 19:18

Pytorch搭建和训练神经网络模型

卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear类6.序列操作：Sequential类7.损失函数：loss类8.优化器：optim.SGD

NNNJY·2023-03-28 21:24

神经网络参数优化方法的总结

2.随机梯度下降（SGD）为了让参数收敛的速度更快，那就不要所

Mattina·2023-03-26 11:01

随机梯度下降

SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。SGD已成功应用于在文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏的机器学习问题。

Powehi_·2023-03-25 22:22

[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)

前言这篇文章是李宏毅的《机器学习》课程的笔记，主要目的是让我自己梳理一遍课程的内容，加深理解，找到课上没弄懂的地方，并将新的知识点与我以前的一些认知结合起来。如有写错的地方或者理解有问题的地方希望能得到纠正，欢迎相关的问题。正文回顾在前面线性回归处使用的梯度下降来寻找损失函数(或记为)最小时的参数，我们的目标函数是：其中，是最优条件下的参数值。梯度下降的方法的过程就是随机选取一个起

只爱学习的Gcy·2023-03-24 20:41

pytorch中SGD/Momentum/RMSprop/Adam优化器的简单比较

SGD是比较普通的优化器（其实SDG也挺好的）Momentum是SGD的升级版，代码里可看到和SGD用的也是同一个函数，只是加了动量RMSprop是Momentum的升级版Adam是RMSprop的升级版设置超参

troublemaker、·2023-03-22 11:00

神经网络参数优化器

一、优化器分类通用的优化器公式：ηt=ηt-1-lr*Mt/sqrt（Vt），Mt为一阶动量，Vt为二阶动量#SGD：即普通的参数更新公式，一阶动量为loss偏导数，二阶动量为1#SGDM：一阶动量动量在

甘霖那·2023-03-22 11:53

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线

oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

深度学习笔记——Solver超参数配置文件

StochasticGradientDescent(type:"SGD"),#梯度下降AdaDelta(type:"AdaDelta"),#自适应学习率AdaptiveGradient(type:"AdaGrad

三度就好·2023-03-21 07:06

算法岗面试——数学基础总结

1.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。

早上起来闹钟又丢了·2023-03-21 07:13

思考SGD未提升的两个问题

1.思考两个问题目录：分析sgd为什么没有提升对照英豪的文档，推论细节1.分析sgd为什么没有提升下面将从两个方面来探讨首先传统模型是有解释性的，那么可以从这方面挖掘一下为什么没有提升吗？

hwang_zhic·2023-03-19 19:20

带相似度的 RSVD 算法

那么接下来就简单介绍一下这个RSVD的损失函数和推导公式，迭代方法是SGD。损失函数RSVD的损失函数推导公式RSVD的推导公式接下来就是添加相似度进行改进了。1.1

hwang_zhic·2023-03-16 02:33

「ML 实践篇」分类系统：图片数字识别

目的：使用MNIST数据集，建立数字图像识别模型，识别任意图像中的数字；文章目录1.数据准备（MNIST）2.二元分类器（SGD）3.性能测试1.交叉验证2.混淆矩阵3.查准率与查全率4.P-R曲线5.

Aurelius-Shu·2023-03-15 09:16

【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式

对于一般的SGD，其表达式为,沿负梯度方向下降。

zlsjsj·2023-03-13 07:01

目标检测常用Optimizer及LearningRate的代码实现

（本文不定时更新…）1、基础知识常用的优化器有SGD,ADA

武乐乐~·2023-03-13 07:31

机器学习课程复习

主成分分析（PCA）原理当样本数远小于特征数怎么办与奇异值分解的异同CNN卷积和池化工作原理池化也叫子采样CNN过拟合风险措施SGD核方法核方法是一类把低维空间的非线性可分问题，转化为高维空间的线性可分问题的方法

dra_p0p3n·2023-03-10 07:29

Intel-BigDL 训练过程(DistriOptimize)详解

用户只需要提供需要训练的Model，训练集(RDD[Sample]orDataSet)，损失函数(Criterion)，batchSize(若训练集是DataSet则不需要提供)，选择需要使用的优化方法(默认是SGD

由木人_番茄·2023-03-09 05:22

从0开始的CNN学习之路(二)-新疆大学智能制造现代产业学院

目录一、CNN的本质二、损失函数(LossFunction)三、梯度下降1.梯度下降2.梯度爆炸3.损失函数的局部最优解和全局最优解4.BGD(批量梯度下降)5.SGD(随机梯度下降)6.mini-BGD

beluga(阿通努力版)·2023-02-28 08:57

Pytorch学习笔记（7）：优化器、学习率及调整策略、动量

目录一、优化器1.1优化器的介绍1.2optimizer的属性1.3optimizer的方法1.4常用优化器torch.optim.SGD二、学习率2.1学习率介绍2.2为什么要调整学习率2.3pytorch

路人贾'ω'·2023-02-28 08:55

【论文总结】LINE和DEEPWALK方法总结与比较

2、采用一阶相似度和二阶相似度结合3、边采样优化方法解决了SGD的局限性（边的权值变换很大时，学习率难以选择，并且权值和乘以梯度导致梯度爆炸）模型描述：1、一阶相似度的LINE模型（只用于无向图）为了模拟一阶相

JavyHo·2023-02-24 07:15

正则化提高神经网络的泛化能力

使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：干扰优化过程：早停法（Early-Stop）暂退发（Dropout）权重衰减SGD增加约束：L1和L2正则化数据增强早停法我们使用一个验证集(ValidationDataset

白羊by·2023-02-17 00:42

随机梯度下降(SGD)，批量梯度下降(BGD)

损失函数图如下(不是严格的凸函数)：批量梯度下降：每次迭代更新参数取全部的训练数据，对于每轮迭代每一个参数的更新也取全部数据。随机梯度下降：每次迭代不取全量数据，对于每轮迭代每个参数的更新只取一个样本进行更新。批量梯度下降有两个不足：1训练速度慢，因为每次迭代更新参数都要遍历一遍数据的梯度，这是很费时的。2不一定能走到全局最优点，有可能落在局部最优点就卡住了，停止迭代。随机梯度下降解决了BGD的两

机器学习原理与实战·2023-02-07 11:45

复杂二维函数极值求解——小批量随机梯度下降法实战

小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent，Mini-BatchGD）是随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）和批量梯度下降法（BatchGradientDescent

Neptune615·2023-02-07 11:07

机器学习优化算法

二、梯度优化算法梯度下降随机梯度下降(SGD)前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容

地大停车第二帅·2023-02-07 10:46

各类深度学习优化算法详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：什么是梯度下降以及梯度的概念每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一

vitem98·2023-02-06 13:47

一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘(1)——一个框架看懂优化算法机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。

weixin_30532987·2023-02-06 13:17

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

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种

-麦_子-·2023-02-06 13:16

梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam

深度学习在执行梯度下降算法时，通常会面临一系列的问题。如陷入localminimun、saddlepoint，训练很慢或不收敛等诸多问题。因此需要对梯度下降算法进行优化，优化的考量主要有三个方面：batch的选择问题，对训练集进行一轮训练，每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本；learningrate的选择问题，如果训练过程中学习率是定值，显然是不好的。因为训练开始阶段可能较小，会导致

汐梦聆海·2023-02-06 13:44

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

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种

c8241998·2023-02-06 13:43

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

本文转载自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.047

Ibelievesunshine·2023-02-06 13:42

《机器学习-小知识点》4：SGD,momentum,RMSprop,AdaGrad ,Adam

《机器学习-小知识点》4：SGD,momentum,RMSprop,AdaGrad,Adam都是个人理解，可能有错误，请告知4.1知识点定位我们简单说一下整个神经网络学习过程:我们数据是已知的，网络结构是已知的

羊老羊·2023-02-06 13:12

pytorch使用自动混合精度训练的例子

fromtorch.cuda.ampimportautocastasautocast#创建model，默认是torch.FloatTensormodel=Net().cuda()optimizer=optim.SGD

日式炸猪排、日式炸只因·2023-02-06 07:26

torch.cuda.amp.autocast()使用示例

#定义模型和优化器model=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...)

生成滞涨网络~·2023-02-06 07:25

pytorch forward函数底层实现

定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；数据集输入；对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；计算loss，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD

modelTSS·2023-02-05 18:58

产品经理也能动手实践的AI（六）- 从头开始训练一个简单的神经网络

6图1.概览嵌入，矩阵乘积内的一环，拆解后可改造，加入Bias，然后提高准确率反向传播，训练一波数据的过程（根据lossfunc调整parameters的过程）从零开始创建CNN，通过Adam算法加速SGD2.1

Hawwwk·2023-02-05 13:21

一、keras优化器(自用记录)

)model.add(Dense(64,kernel_initializer='uniform',input_shape=(10,)))model.add(Activation('softmax'))sgd

是秃头女孩·2023-02-05 08:48

Python随机梯度下降法（一）

这节不直接讲解随机梯度法（StochasticGradientDescent）SGD，而是做一些铺垫，介绍一些很多相关且很重要的基础知识。

寅恪光潜·2023-02-05 01:21

梯度下降算法c语言描述,（随机）梯度下降算法

我们搞清楚了补充一下随机梯度下降算法的英文：StochasticGradientDescent，简写为SGD。如何来理解梯度下降？

weixin_39921689·2023-02-05 01:51

[机器学习基础] 随机梯度下降法 SGD 简介

我们首先回忆一下梯度下降法梯度下降法方法结构目的：求g(t)g(t)g(t)的极小值点方法：随机初始化t∗=t0t^*=t_0t∗=t0fori=1,…,M更新参数ti=ti−1−η∗∂g∂t∣t=ti−1\quad\qquadt_i=t_{i-1}-\eta*\dfrac{\partialg}{\partialt}\bigg|_{t=t_{i-1}}ti=ti−1−η∗∂t∂g∣∣∣∣t=ti−

有点欠扁的圈圈·2023-02-05 01:51

详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。一个经典的例子就是假设你现在在山上，为了以最快的速度下山，且视线良好，你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度，那么沿着坡向下走，最终你会走到山底。但是如果你被蒙上双眼，那么你则只能凭借脚踩石头的感觉判断当前位置的坡度，精确性就大大下降，有时候你认为的坡，实际上可能并不是坡，走

佰无一用是书生·2023-02-05 01:51

【矩阵分解七】论文阅读MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS

主要讲ALS在优化参数时，优于SGD的方面，体现在对预测rui的组成部分的逼近。

凝眸伏笔·2023-02-04 21:32

NLP：预训练+转移学习

#pre-trained目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后通过BP算法利用例如SGD这样的优化算法去优化模型参数。

Dawn_www·2023-02-04 16:57

openmmlab计算机视觉之图像分类算法

可分离卷积；2、模型学习范式：监督学习、自监督学习3、学习率和优化器策略：学习率退火、升温、linearscalingrule(batchsize扩大原来k倍，学习率也应该扩大k倍)、4、自适应梯度算法：SGD

pedroHuang123·2023-02-04 14:35

OpenMMLab学习笔记二

3.一些优化策略和技巧，如动量SGD，自适应梯

mypetuous·2023-02-04 12:22

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