训练深度模型的优化问题（十九）

最新推荐文章于 2024-10-08 07:55:26 发布
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#深度学习 #算法 #优化

博客围绕深度学习与算法优化展开，但具体内容缺失。深度学习是数据挖掘重要手段，算法优化能提升其性能与效率，二者在信息技术领域意义重大。
机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总
master_hunter的博客
11-10 5667
其实最优化问题，从小学开始学习数学的时候就可以说已经接触到了，在我印象中有个问题，用一个平底锅煎饼，每次只能放2只饼，煎一只饼要2分钟（正反各用1分钟），煎三只饼要几分钟。这个问题其实已经可以归为最优化问题，我们实际计算出的时间，和真实最节省的时间不断对比去调整煎饼方案，得到时间花费最短的方案，得到最优解。其实这个问题将对象换一下，将煎饼时间换为损失函数，将煎饼换为训练模型，那这个问题就是最优化问题了。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
(持续更新学习)yolov8中设置参数
m0_73406727的博客
06-21 6083
例如，在指数衰减中，学习率会随着训练的进行按照一定的指数规律逐渐减小。都被设置为 0.001，这意味着初始学习率是 0.001，并且可能有一个与之配套的学习率衰减策略，使得学习率随着训练的进行逐渐减小。例如，如果使用学习率衰减策略，每个 epoch 的学习率可能是前一个 epoch 的。：如果使用动态调整学习率的策略（如学习率衰减），可能需要较少的 epoch，因为学习率的变化有助于模型在训练过程中保持活跃。：简单的模型可能在较少的 epoch 后就能收敛，而复杂的模型可能需要更多的 epoch。
YOLOv8训练参数详解
githubcurry，985cs博士在读
06-05 2万+
参考这里的定义双焦点损失 （DFL）双焦点损失（DFL）缓解了分类和语义分割中的类不平衡问题。此损失函数的灵感来自焦点损失 （FL）函数的特性，该函数加剧了数据点的损失，在预测输出和实际输出之间产生较大差异。因此，如果由于类不平衡或其他一些原因，数据点难以分类，FL 使神经网络更多地关注该数据点以及类似的数据点。DFL采用了这一思路，并通过增强梯度条件提高了FL的性能。
深度学习训练之学习率LR系统总结
qq_23022733的博客
04-25 3861
文章目录1、StepLR2、MultiStepLR3、ExponentialLR4、CosineAnnealingLR5、CyclicLR6、ReduceLROnPlateau 1、StepLR 先上API： # optimizer：优化器 # step_size：每隔多少epoch改变学习率lr # gamma=0.1：训练到这一部分epoch×上一epoch的lr torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1,last_e
深度学习学习率(lr)调参
m0_52232795的博客
01-11 1万+
lr range test用于学习率lr的选择
深度学习：学习率learning rate 的设定规律
qq_33485434的博客
05-25 9万+
Introduction学习率 (learning rate)，控制 模型的 学习进度 ： 学习率大小 学习率 大学习率 小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用1.易损失值爆炸；2.易振荡。1.易过拟合；2.收敛速度慢。学习率设置在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。一定轮数过后：逐渐减缓。接近训练结束：学习速率...
深度学习--模型优化总结
GDHBFTGGG的博客
08-12 1690
深度学习模型的优化是一个多层次的过程，涉及到模型架构的设计、超参数的选择、数据处理、训练技巧以及模型调优等多个方面。
详谈大模型训练和推理优化技术
夏栀的博客
05-19 2万+
本文介绍大模型的训练和推理优化技术，包括混合精度训练、分布式训练DeepSpeed、INT8模型量化、参数有效性学习、混合专家训练、梯度检查点、梯度累积、Flash Attention等。
深度学习中的超参数优化与模型调整策略
最新发布
盼小辉丶的博客
10-08 4794
超参数优化的目标是通过调整模型的超参数，如学习率、正则化系数、网络架构、批大小等，来最大化模型的性能和泛化能力。选择合适的方法取决于问题的特性、计算资源和优化目标的复杂性。本节中，我们介绍了一些常见模型选项和调整DL模型超参数的技巧和策略。
深度学习作业lr_utils和对应数据集
10-24
深度学习作业lr_utils和对应数据集，对应官网上给的代码，加了一些注释，个人对代码的理解，希望对大家有用，代码保存路径见本人博客
深度学习笔记(1.numpy实现LR、momentum、RMSprop、Adam)
bjjoy2009的博客
09-18 2032
学习Andrew Ng课程——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第二周：优化算法）。numpy实现LR，实现多种梯度下降法：原梯度下降法（gb）,mini batch，momentum，RMSprop，Adam。
深度学习之动态调整学习率LR
Just_do_myself的博客
03-26 9834
深度学习之动态调整学习率LR 什么是学习率 为什么要动态调整学习率 基于Pytorch动态调整学习率的几种常见方法
训练分割网络时的trick
qq_43232545的博客
03-16 541
其实训练我觉得真的是case by case，在task A上用的heuristics放到task B效果就反而没那么好，所以我就介绍一个大多场合下都能用的trick：Cosine Annealing w. Snapshot Ensemble听上去听酷炫的，实际上就是每个一段时间warm restart学习率，这样在单位时间内能得到多个而不是一个converged local minina，做融合...
十个原因可能导致 训练集明明很高，验证集，测试集 validation accuracy stuck 准确率 很低 损失不减小
热门推荐
乱七八糟的笔记
04-19 11万+
损失函数一直在下降，为什么识别率上不去。 1.最常见的原因：过拟合 过拟合值得单独开个章节。主要包括 1.数据量小，网络复杂 2.learning rate 比较高，又没有设置任何防止过拟合的机制 解决方法主要包括 1.简化模型，利用现有深度学习手段增加数据（翻转，平移，随机裁剪，imgaug） 2.利用 dropout层 3.利用正则化 2.你犯了错误：没有把数据规格化 图片...
tensorflow中model.fit()用法
yunfeather的博客
05-31 8万+
tensorflow中model.fit()用法 model.fit()方法用于执行训练过程 model.fit(训练集的输入特征， 训练集的标签， batch_size,#每一个batch的大小 epochs, #迭代次数 validation_data = (测试集的输入特征，测试集的标签）， val...
训练深度网络的梯度弥散及梯度膨胀问题
NeuFace的博客
12-27 9973
在深度网络中，不同层的学习速度差异很大。尤其是在网络后面层学习的情况很好的时候，先前的层常常会在训练时停止不变，基本上学不到东西，这些原因是与基于梯度的学习方法有关。 我们用MNIST数字分类问题作为研究和实验的对象： 这个网络有784个输入神经元，对应于图片28*28=784个像素点，我们设置隐藏神经元为30个，输出层为10个神经元，对应于MNIST的10个数字（0~9），我们训练30epo
基于TensorFlow的深度学习模型训练与预测
资源摘要信息:"在深度学习领域，模型训练是核心环节之一，它涉及到数据处理、网络构建、参数调优以及结果评估等多个步骤。本项目提供了一系列基于TensorFlow高阶API（Estimator）实现的预测模型，旨在通过深度学习...
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