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查询Tags标签： SGD，共有 14条记录-
为什么Adam 不是默认的优化算法?
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多…
2022/8/25 14:22:58 人评论 次浏览 -
分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）
1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题，对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。 1）对于计算量大的问题，分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算（如OpenM…
2022/6/27 1:21:45 人评论 次浏览 -
关于深度学习优化器【转载以学习、回忆】
来源链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kUE7NcTiQyYP-oWi0T_mbA 来源公众号：阿柴的算法学习日记 转载以学习回忆 ___________________________开始 原文此处有动图。。。。 梯度下降是指，给定待优化的模型参数和目标函数后，算法沿梯度的相反方向更新来最小化。学习率a决…
2022/4/9 23:50:23 人评论 次浏览 -
【机器学习】神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现
神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现 一、SGD二、Momentum-动量三、AdaGrad四、Adam一、SGD右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步。 class SGD:"""随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）"&quo…
2022/1/5 22:10:21 人评论 次浏览 -
【机器学习】神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现
神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现 一、SGD二、Momentum-动量三、AdaGrad四、Adam一、SGD右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步。 class SGD:"""随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）"&quo…
2022/1/5 22:10:21 人评论 次浏览 -
sgd Momentum Vanilla SGD RMSprop adam等优化算法在寻找函数最值的应用
1\sgd q=q-a*gt a是学习率 gt是函数的梯度 也就是沿着梯度的反方向得到下降最快的，最快能找到函数的最值2 Momentum然后q=q-mt3 RMSprop 4 Adam Adam[6] 可以认为是 RMSprop 和 Momentum 的结合。和 RMSprop 对二阶动量使用指数移动平均类似，Adam 中对一阶动量也是用指…
2021/10/2 17:40:28 人评论 次浏览 -
sgd Momentum Vanilla SGD RMSprop adam等优化算法在寻找函数最值的应用
1\sgd q=q-a*gt a是学习率 gt是函数的梯度 也就是沿着梯度的反方向得到下降最快的，最快能找到函数的最值2 Momentum然后q=q-mt3 RMSprop 4 Adam Adam[6] 可以认为是 RMSprop 和 Momentum 的结合。和 RMSprop 对二阶动量使用指数移动平均类似，Adam 中对一阶动量也是用指…
2021/10/2 17:40:28 人评论 次浏览 -
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 Sebastian Ruder 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：…
2021/7/11 1:08:00 人评论 次浏览 -
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 Sebastian Ruder 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：…
2021/7/11 1:08:00 人评论 次浏览 -
CV算法工程师面试问题总结（上） 2021.06.16
优化算法 深度学习优化学习方法（一阶、二阶） 一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适应梯度）、RMSProp（均方差传播）、Adam、Nadam。 二阶方法：牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法（CG）、BFGS、L-BFGS。 自适应优化…
2021/6/16 20:26:13 人评论 次浏览 -
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略目录 GD算法的简介 GD/SGD算法的代码实现 1、Matlab编程实现 GD算法的改进算法 GD算法中的超参数GD算法的简介GD算法，是求解非线性无约束优化问题的基本方法，最小化损失函数的一种常…
2021/6/15 22:36:37 人评论 次浏览 -
各层的特征的差异性
目录motivationsettingsSTDATresultsSTDmaxminmeannorm1norm2norminfATmaxminmeannorm1norm2normlinf motivation 不同层之间的特征分布有什么关系? settings STDAttribute Valuebatch_size 128beta1 0.9beta2 0.999dataset cifar10description STD=STD-sgd-0.1=128=defa…
2021/6/6 18:51:19 人评论 次浏览 -
梯度下降优化算法
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有：梯度下降法批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Decent, MBGD)梯度下降优化动量梯度下降(Gradient Descent with Mom…
2021/4/29 12:29:28 人评论 次浏览 -
python实现随机梯度下降（SGD）
这篇文章主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降SGD，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2019/7/13 22:32:36 人评论 次浏览
