关于mini-batch的理解以及相关答案索引

最新推荐文章于 2022-01-05 10:48:40 发布
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本文探讨了Mini-batch梯度下降在优化算法中的重要性，对比了它与batch的区别，并通过TensorFlow实例展示其在深度学习中的应用。涵盖了优化器种类和Mini-batch选择的策略，适合深度学习开发者理解优化过程。

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为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例
https://www.jianshu.com/p/d1f469d65470
Mini-batch 和batch的区别
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39502247/article/details/80032487
几种优化器
https://blog.youkuaiyun.com/aliceyangxi1987/article/details/73210204

损失函数、python实现均方误差、交叉熵误差函数、mini-batch的损失函数
及时总结
01-04 4092
损失函数what is 损失函数均方误差交叉熵误差计算mini-batch学习的损失函数why 损失函数 what is 损失函数 神经网络学习目标是找到各层合适的权重参数w和偏置b，使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近。那神经网络的这些权重参数是如何得到的：靠损失函数这个指标来进行一步步训练优化得到。 通过使损失函数最小，来寻找最优权重参数。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。 均方误差 yk是神经网络的输出， tk是监督数据， k是数据的维数。 用python实现均
Mini-Batch SGD：在内存与效率之间跳舞，从零实现深度学习优化
最新发布
海棠AI实验室
03-20 1019
在波澜壮阔的深度学习浪潮中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们如同引擎一般，驱动着模型不断学习，从海量数据中汲取知识，最终完成各种复杂的任务。而在众多优化算法中，随机梯度下降（SGD）及其变体，特别是 Mini-Batch SGD，无疑是最核心、最常用的技术之一。本文将带你深入 Mini-Batch SGD 的幕后，从梯度下降的原理讲起，一步步揭开 SGD 和 Mini-Batch SGD 的面纱。
对随机梯度下降+mini-batch的理解
gaoxueyi551的专栏
02-16 628
随机梯度下降的每轮训练包含了多次迭代，每次迭代将训练数据随机分成M份，每次迭代选取一份进行训练，该份数据被称为mini-batch，mini-batch大小可在1 ~ N之间，若为1，则退化为在线学习，训练过程如下。 那mini-bath为何会加速训练？这里我给出一个具有启发式的见解，不见的有理论支撑，但可能有助于理解。如下图 假设我们的训练集只有4个...
深度学习入门——mini_batch小批量数据提取
小杨的博客
09-09 3202
在全部数据中提取出小批量的数据，作为全部数据的近似。 神经网络的学习也就是针对每个mini_batch数据进行学习 # oding:utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist (x_train, t_train), (...
改善深层神经网络(3)——优化算法 之 mini-batch梯度下降法详解
凝望，划过星空的博客
08-06 4222
文章目录1.1 mini-batch梯度下降法1.1.1 mini-batch算法的基本思路1.1.2 更好地理解mini-batch算法1.1.3使用mini-batch算法的实例 在本周的学习笔记中，我将会记录一种常用的优化算法，用于加速神经网络的训练 1.1 mini-batch梯度下降法 1.1.1 mini-batch算法的基本思路 当我们的样本数量巨大的时候，如果我们还是使用之前的梯度...
mini-batch的理解
weixin_30376323的博客
06-06 152
。。 转载于:https://www.cnblogs.com/BlueBlue-Sky/p/9146852.html
query保存的索引——batch与否是否影响？
NLP与推荐算法
01-12 585
这个思维与这篇博文类似，都是菜鸟思维。 在KNN保存index之前是否一定要进行一次尝试搜索，此搜索的作用是什么？这个搜索是单个数据与batch数据有区别吗？？ 下面以MNIST数据作为例子来看： 1-是否需要一次搜索？？尝试不搜索保存下index试试，对比前后结果是否一致。 先进行了PCA保存为20D，没有尝试搜索，直接保存index。 加载index并进行单个数据的query，已知数...
【KMeans算法的挑战与优化】Mini-Batch KMeans：减少内存需求的策略
[【KMeans算法的挑战与优化】Mini-Batch KMeans：减少内存需求的策略](https://yongyuan.name/imgs/posts/pq.png) # 1. KMeans算法概述 KMeans算法作为数据科学中的一种经典聚类算法，已被广泛应用在市场细分、社交...
PyG-GraphSage首个采样minibatch训练
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
03-02 1778
目录 基础 简介 SAGE模型讲解 GCN不足 创新（直推式变成归纳式：分层采样+聚合函数实现） 论文实现 反思（与GCN关系） pyg实现 SAGE的PyG实现 实现参考 cora+reddit数据的实现（GS） ogb数据的实现（GS） ogb数据的实现（SPMM） 基础 简介 最近学习回顾各种代码，学习到了graphsage，发现这个代码首先提出来batch采样训练以计算每个批的最终表示，但是由于节点间互有关系，加上图太大，又提出了逐层计算节点的表示，具体代码体现在
PyG-GAT+Mini理解与实现
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
03-01 873
目录 零、简介 一、GAT讲解 学习资源 动机 创新 图数据结构的两种“特征” GAT的两种运算方式（masked只针对一阶邻居） 公式 论文原文 分析 与GCN的联系与区别 为什么GAT适用于有向图？ 为什么GAT适用于inductive任务？ 源码实现核心理解 模型 GAL层 二、GAT的PyG内置实现 三、自定义GAT层实现 单层注意力 多层注意力 通用版 零、简介 本人前一段学习的GCN看的差不多了，现在准备看GAT，于是开始搜集相关资料学习。其中本论.
2.2 优化算法（MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优）
bijingrui的博客
09-05 1368
MINI-BATCH 实际训练中，数据集过于庞大，需要拆分成一个个小的子训练集。 mini-batch梯度下降：选用子训练集进行梯度下降； batch梯度下降：选用整个数据集进行梯度下降；mini-batch 的大小为 m（数据集大小）； 随机梯度下降：选用一个样本当做一个子训练集进行梯度下降；mini-batch 的大小为 1； epoch：对整个训练集进行了一次梯度下降 如何为MINI-BATCH选择合理的大小 两个极端例子，对比MINI-BATCH： 训练神经网络的目..
[PyG] 1.如何使用GCN完成一个最基本的训练过程(含GCN实现)
g11d111的博客
04-14 2万+
0. 前言 为啥要学习Pytorch-Geometric呢？(下文统一简称为PyG) 简单来说，是目前做的项目有用到，还有1个特点，就是相比NYU的DeepGraphLibrary, DGL的问题是API比较棘手，而且目前没有迁移的必要性。 图卷积框架能做的事情比较多，提供了很多方便的数据集和各种GNN SOTA的实现，其实最吸引我的就是这个framework的API比较友好，再加之使用PyG做项...
GCN批训练的问题-GCN Batch operations
m0_37876745的博客
12-21 6184
在使用GCN进行分类时候，很自然会产生一个问题，那就是，如果我们想输入一串图进行分类，应该怎么做？ 很幸运的是原作者在issue里面提供了解决思路：想看原汁原味的解决思路请去传送门：GCN batch operations ...
batch & print pro_图卷积网络(GCN) Mini-Batch技巧
weixin_39957265的博客
11-29 864
引言图卷积网络GCN取得了非常好的效果。对于小型图，可以全部加载到内存中，每层Layer的卷积操作都会遍历全图。对于中大型图，全部加载到内存的做法，显然不能满足需求。我们会使用mini-batch而不是全图来进行计算。下面将介绍三种目前常见的Batch技巧，分别来自GraphSage和ScalableGCN。1. GraphSage Batch技巧如上图所示，h0是模型inputs数据。3层图卷积...
PyG框架：mini-batch
qq_38432089的博客
01-05 2244
一、mini-batch 在graph classification的一些基准数据集中，每个图的样本都很小，如果每次只操作一个，不能充分利用GPU资源。所以考虑把它们分成多个mini-batch。 1、原理 mini-batch就是并行处理多个图，这里把多个图的邻接矩阵A1、A2、……拼接成一个大的矩阵，可以看作一个对角矩阵（出现了很多0元素，即稀疏矩阵的存储） 在imgae、language领域中的mini-batch有两种方法：rescaling、padding，把每个样本都处理成一样的size、一
pytorch按照索引取batch中的数
ltochange的博客
10-22 2178
比如说bert的输出表征是基于子词的，想要用于基于词的任务，需要将词对应的最后一个子词的表征取出来，代码如下： import torch import torch.nn as nn torch.manual_seed(1) mix = torch.randn([2, 5, 3]) range_vector = torch.tensor([[0], [1]]) offsets2d = torch.tensor([[1, 3, 0], [1, 2, 4]]) print(mix) selected_
谈谈深度学习中的 Batch_Size
热门推荐
程引的专栏
11-12 14万+
谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝
对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现
CarryLvan的博客
12-13 8277
对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现1.什么是mini-batch梯度下降 1.什么是mini-batch梯度下降 首先我们知道原始梯度下降算法是在整个训练集上进行的，把整个训练集作为数据传入，求解代价和梯度。但是我们在深度学习项目中很多时候数据集是非常庞大的，当我们把整个数据集传入矩阵进行运算的时候速度会很慢，并且对内存的要求也比较高。 **mini-batch梯度下降（MBGD...
浅谈Draw Call和Batch的区别
唐昊的专栏
01-07 1万+
开发游戏时，一定被时时提醒要减少 Draw Call，当然Unity也不例外，打开Game Window里的 Stats，可以看到 Draw Call 与 Batched 的数字。但到底什么是 Draw Call？影响的效能是来自 CPU？还是 GPU？ 浅谈Draw Call和Batch的区别 首先，让我们定义何为 “Draw Call”： “一个 Draw Call，等于呼叫
Matlab实现K-均值聚类算法的仿真与设计
在实际应用中，可能需要结合其他方法（如DBSCAN、谱聚类等）或改进版的K-均值（如Elkan算法、mini-batch K-means）以克服这些问题。 通过Matlab实现K-均值聚类，可以方便地进行数据分析和聚类实验，对于理解和优化...
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