sgd

李宏毅深度学习笔记（各种优化方法）

主要思路有两种：固定学习率和动态变化学习率固定学习率：代表算法SGD,SGDM（SGDwithMomentum）动量梯度下降法SGD最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点
在水一方_果爸·2023-02-01 20:09

优化算法详解

文章目录1、机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1分类2.2通用的优化框架3公式解3.1费马定理3.2拉格朗日乘数法3.3KKT条件4数值优化算法4.1梯度下降法4.1.1SGD、BGD、MBGD
望百川归海·2023-02-01 19:30

Rust parallel SGD

使用Rust开发并行随机梯度下降中遇到的问题解决方案1.Futures2.Nalgebra3.Tokio其中Tokio负责异步IO，Futures负责并行计算，Nalgebra负责矩阵等数学对象的抽象。主要遇到的问题1.生命周期以及所有权的问题当数据结构在闭包和线程之间被使用的时候，很容易遇到变量的所有权被move的问题，以及变量的reflifetime不足以保证在某个位置还有效的问题。通过使用A
墨弈·2023-02-01 15:14

yolov5中SGD换Adam后result.png结果很乱的问题

我在metrics.py中加入了EIoU后，并且SGD换Adam后，results.png就变成下面这样。在metrics.py中改变下顺序即可，我将这三句靠在一起就解决了。
观自在琉璃·2023-02-01 13:50

深度学习中的3个秘密：集成、知识蒸馏和蒸馏

使用标准的神经网络结构和训练算法(通常是带动量的SGD)，学习模型的表现一贯良好，不仅在训练精度方面，甚至在测试精度方面，无论在训练过程中使用的是哪
人工智能学家·2023-01-31 14:03

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

＜＜Python深度学习＞＞二分类问题之多个深度学习网络优劣

文章目录一.书中默认网络模型-更换Optimizer后效果有改善1.网络模型2.Compile模型2.1RMSprop2.2SGD2.3Adagrad2.4Adam二.另外一个模型1.网络模型2.Compile
HHVic·2023-01-30 17:07

梯度下降法推导

**梯度下降法公式推导**梯度下降法简单的来说就是一种寻找最小值的点的方法，是机器学习和深度学习中常用的优化器，具体又可分为批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD），本文不对这些问题做讨论只是从数学角度来推导神经网络中的数学武器
废话会浪费话费·2023-01-30 12:29

梯度下降法学习心得

随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。
曦微熹未·2023-01-30 12:19

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）相关视频有25个变量：1.ID：每个客户的ID2.LIMIT_BAL：金额3.SEX：性别（1=男，2=女）4.教育程度：（1=研究生，2=本科，3=高中，4=其他
拓端研究室TRL·2023-01-30 12:17

深度学习之优化算法

优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD
tt丫·2023-01-30 02:46

神经网络结构搜索Neural Architecture Search

感谢博主神经网络结构搜索(3/3):可微方法DifferentiableNeuralArchitectureNAS参数和超参数超参数：1）神经网络结构；2）优化算法（SGD或adam）神经网络结构搜索—
HsienWei-Chin·2023-01-29 17:24

PyTorch深度学习笔记（十六）优化器

现以CIFAR10数据集为例，损失函数选取交叉熵函数，优化器选择SGD优化器，搭建神经网络，并计算其损失值，用优化器优化各个参数，使其朝梯度
小于同学饿了·2023-01-29 11:14

第十九周工作进展报告 Local Differential Privacy for Deep Learning

第十九周工作进展报告本周主要是学习联邦学习与隐私保护中的一种用于深度学习框架下的本地差分隐私方法以及一种SGD-DP（stochasticgradientdescentdifferentialprivacy
三金samkam·2023-01-28 14:32

【5-卷积神经网络】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-28 13:43

PyTorch 笔记（18）— torch.optim 优化器的使用

在PyTorch的torch.optim包中提供了非常多的可实现参数自动优化的类，比如SGD、AdaGrad、RMSProp、Adam等，这些类都可以被直接调用，使用起来也非常方便。我们使用自动
wohu1104·2023-01-28 09:18

python torch.optim.SGD

[torch]optim.sgd学习参数torch入门笔记14:Torch中optim的sgd(Stochasticgradientdescent)方法的实现细节pytorch中使用torch.optim
TravelingLight77·2023-01-28 09:17

16 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima 1609.04836v1

PingTakPeterTangNorthwesternUniversity&Intelcode:https://github.com/keskarnitish/large-batch-training*SGD
weixin_30656145·2023-01-27 13:06

ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA

关于深度学习的大批训练：generalizationgap&sharpABSTRACT随机梯度下降(SGD)方法及其变体是许多深度学习任务的选择算法。
artyourtimes·2023-01-27 13:34

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

原文地址为：Deeplearning：三十七(Deeplearning中的优化方法)内容：本文主要是参考论文：Onoptimizationmethodsfordeeplearning，文章内容主要是笔记SGD
dearbaba_8520·2023-01-26 08:44

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks（去服务器的多任务图联邦学习）

文章目录论文信息摘要SpreadGNNFramework用于图层次学习的联邦图神经网络图神经网络的联邦多任务学习SpreadGNNDPA-SGD的收敛性质实验总结论文信息SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks
1 + 1=王·2023-01-24 23:36

【4-网络八股扩展】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:21

【3-神经网络八股】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:43

深度学习梯度下降优化方法分类汇总

第一类：基于梯度和moment（核心：衰减）适用于一般的任务，有一个好的初始化值，收敛到全局或者局部的最优解；SGD（StochasticGradientDescent）（直接梯度下降）momentum
手口一斤·2023-01-23 21:15

深度学习之——损失函数（loss)

比如：求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法：梯度下降详解（比如：全批量梯度下降BatchGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降mini-batchGD、Adagrad法，Adadelta法、Adam
小羊头发长长长·2023-01-23 08:40

pytorch学习笔记------------优化器

注意事项：1.优化器参数的设置real_optim=torch.optim.SGD(nn_seq_1.parameters(),lr=0.01)#params=nn_seq_1.model是不正确的2.
完◎笑·2023-01-22 11:22

机器学习：优化算法Optimizer比较和总结(SGD/BGD/MBGD/Momentum/Adadelta/Adam/RMSprop）

在花书深度学习第8章OptimizationforTrainingDeepModels中对机器学习中的优化器有如下定义:findingtheparametersθ\thetaθofaneuralnetworkthatsignificantlyreduceacostfunctionJ(θ)J\left(\theta\right)J(θ),whichtypicallyincludesaperforma
陶将·2023-01-21 19:07

pytorch优化器详解：SGD

目录说明SGD参数paramslrmomentumdampeningweight_decaynesterov举例（nesterov为False）第1轮迭代第2轮迭代说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数
拿铁大侠·2023-01-21 19:37

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

1随机梯度下降的梯度对于满足分布D的数据集，我们做以下标记：mini-batch的梯度，也就是SGD带来的梯度，可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么，这个误差项，对于机器学习任务来说，有没有增益呢？
UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器

R-Squared等误差公式的深度解析请参考我的这篇博文->#深度解析#SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared误差的区别文章目录概述1.SGD
energy_百分百·2023-01-21 19:04

通俗理解 Adam 优化器

Adagrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析#深度学习中的SGD
energy_百分百·2023-01-21 19:04

机器学习11种优化器推导过程详解(SGD,BGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Nadma,Adamx)

在神经网络的训练中，有两个重要的概念，一个是损失函数，一个是优化函数，简单来说损失函数是评价指标，优化函数是网络的优化策略，常用的优化函数有SGD、BGD、MBGD、Momentu
量化交易领域专家：杨宗宪·2023-01-21 19:33

机器学习笔记part1，系数优化(SGD/随机梯度下降)及代码实现

机器学习笔记part1要先理解梯度下降:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1138716481,epochs(时代/学习周期)→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient(系数)→更好地拟合数据即b=b-learningrate*error*x2把所有地epoch(学习周期，注意，每个epoch里会有相应的训练集)进行l
丰。。·2023-01-21 19:03

SGD和带momentum的SGD算法

参考：https://crazyang.blog.csdn.net/article/details/846185361、关于SGD算法：随机梯度下降算法的出现是因为，BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢
_Skylar_·2023-01-21 19:03

“深度学习”学习日记。与学习相关的技巧 -- 参数的更新

1,SGD:回忆一下随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD、将要更新的权重设置为W，把损失函数关于梯度几位。η代表学习率；表示右边的值更新左边
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 14:47

【2-神经网络优化】北京大学TensorFlow2.0

bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD
如何原谅奋力过但无声·2023-01-20 16:07

keras中的常用Loss使用

model.compile(optimizer="sgd",loss="mean_squared_error")fromkerasimportlosses#note:mean_squared_error
teonus·2023-01-19 20:59

keras自定义loss

model.compile编译时所需的参数之一，可以用损失函数名或者TensorFlow符号函数：#损失函数名model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd
方如一·2023-01-19 20:54

PyTorch (三): 常见的网络层

目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss优化器SGD
连理o·2023-01-19 18:13

2022秋招算法岗面经题：训练模型时loss除以10和学习率除以10真的等价吗（SGD等价，Adam不等价）

使用SGD、MomentumSGD等，将loss除以10，会对训练有影响，并且这个影响和学习率除以10是等价的。具体分析Adam当使用Adam优化器时，若将loss
白马金羁侠少年·2023-01-19 12:11

[PyTorch]利用torch.nn实现logistic回归

文章目录内容速览实验要求代码实验结果内容速览采用PyTorch提供的data库创建数据加载器data_iter继承nn.Module构建网络模型参数初始化损失函数torch.nn.BCELoss()，torch.optim.SGD
番茄牛腩煲·2023-01-18 11:38

PyTorch： 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
三世·2023-01-18 09:00

浅 CNN 中激活函数选择、 kernel大小以及channel数量

Activationfunction当用经典的LeNet进行MNIST识别训练时，我发现将sigmoid函数改为ReLu，同时降低学习率（防止dyingneurons）并没能加快SGD收敛，反而使得accuracy
Whisper321·2023-01-18 01:16

PyTorch学习笔记（12）--神经网络优化器

目录PyTorch学习笔记（12）--神经网络优化器1.优化器是什么2.优化器的使用2.1SGD优化器的使用2.2使用SGD优化器进行多轮训练3.学习小结1.优化器是什么    神经网络的学习的目的就是寻找合适的参数
我这一次·2023-01-17 22:39

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器一、优化器二、例子一、优化器参考：优化器(Optimizer)torch.optim二、例子使用SGD优化器，观察每一轮epoch后损失的变化。
Mr庞.·2023-01-17 22:07

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nnn中随机选取一个样本isi
AINLPer·2023-01-17 12:00

深度学习优化器

总述优化器两个家族：SGD&Adam。对于传统CV领域，SGD收敛慢但是泛化性好，Adam反之。但是对GAN这种复杂网络，Adam效果更好。
苏不不·2023-01-17 11:29

Pytorch优化器全总结（四）常用优化器性能对比 含代码

目录写在前面一、优化器介绍1.SGD+Momentum2.Adagrad3.Adadelta4.RMSprop5.Adam6.Adamax7.AdaW8.L-BFGS二、优化器对比优化器系列文章列表Pytorch
小殊小殊·2023-01-17 11:56

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

在做输出层的选择上：创建模型后必须compile（）方法来指定损失函数和要使用的优化器交叉熵MLP.compile(loss=‘sparse_categorical_crossentropy’,optimizer=‘SGD
菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(九)

第6章与学习相关的技巧6.1学习过程中参数更新最优化方法6.1.2SGD1.SGD的实现2.SGD的缺点6.1.4Momentum1.Momentum公式2.Momentum的实现6.1.5AdaGrad1
weixin_43114885·2023-01-16 08:50
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