深度学习中的优化算法（待更）

最新推荐文章于 2025-06-16 22:39:30 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PyDarren/article/details/83715809
本文探讨了如何通过优化算法提高神经网络的训练速度，特别是在大数据环境下。介绍了Mini-batch梯度下降算法，解释了其在处理大规模数据集时的优势，以及如何在实际应用中确定最佳的mini-batch大小。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    优化算法可以使得神经网络运行的速度大大加快，机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多的模型来找到最合适的那一个。其中的一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，我们可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而大数据下其训练的速度非常慢，此时通过好用的优化算法就可以大大提高团队的效率。

1、Mini-batch梯度下降

    在训练过程中，把训练集分割为小一点的子集进行训练，这些子集被称为mini-batch，x(i)表示第i个训练样本，z(L)表示神经网络中第L层的z值，X{t}表示第t个mini-batch。这样在实际训练过程中，每次可以同时处理单个的X{t}和Y{t}，而不用同时处理全部的X和Y训练集。

    当mini-batch大小设置为m时可以得到batch算法，设置为1时即为随机梯度下降算法。Batch梯度下降从某处开始，相对噪声低一些，幅度也大一些，可以继续寻找最小值。随机梯度下降噪声相对较大，平均来看，它最终会靠近最小值，不过有时候也会方向错误，因为随机梯度下降永远不会收敛，而是一直会在最小值附近波动，但它并不会达到最小值并停留在此。

    mini-batch大小的确定原则：

  • 如果训练集小于2000个样本，直接进行batch梯度下降，没必要使用mini-batch；
  • 使用mini-batch要确保X{t}和Y{t}符合CPU/GPU。

 

 

 

 

 

「深度学习之优化算法」（四）遗传算法
quanzhan_King的博客
06-15 1982
遗传算法的探究到此也告一段落，在研究遗传算法时总有一种力不从心的感觉，问题可能在于遗传算法只提出了一个大致的核心思想，其他的实现细节都需要自己去思考，而每个人的思维都不一样，一万个人能写出一万种遗传算法，其实不仅是遗传算法，后面的很多算法都是如此。为什么没有对遗传算法的参数进行调优，因为遗传算法的参数过于简单，对结果的影响的可解释性较强，意义明显，实验的意义不大。
遗传算法与深度学习：优化神经网络结构
AI天才研究院
05-23 2537
关键词： 遗传算法，深度学习，神经网络，结构优化，超参数调整深度学习近年来取得了令人瞩目的成就，其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出巨大的应用潜力。然而，深度学习模型的性能很大程度上取决于其结构和超参数的设置。手动设计神经网络结构需要大量的专业知识和经验，并且效率低下。为了解决这个问题，人们开始探索使用自动化方法来优化神经网络结构，而遗传算法作为一种经典的进化算法，为解决这一问题提供了新的思路。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它将问题的
深度学习中的优化算法
hywel_xue的博客
09-07 1101
写在前面   深度学习在很多情况下都涉及优化。   寻找神经网络上的一组参数θθ\theta，它能显著地降低代价函数J(θ)J(θ)J(\theta)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化项。   机器学习是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，你需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助你快速训练模型。   深度学习没有在大数据领域发挥最大的...
深度学习之各种优化算法
xueli1991的博客
05-14 9214
机器之心编译 参与：沈泽江 　　梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识，以帮助你使用这些算法。我们首先会考察梯度下降法的各种变体，然后会简要地总结在训练（神经网络或是机器学习算法）的过程中可能遇到的挑战。 　　目录： 梯度下降的各种变体
深度学习优化算法（SGD、AdaGrad、RMSprop、Adam、AdamW）
最新发布
weixin_43222910的博客
06-16 782
介绍了深度学习中常用的优化算法，包括SGD、AdaGrad、RMSprop、Adam、AdamW等
深度学习之优化算法
江湖人称星爷
08-04 1583
在⼀个深度学习问题中，通常我们会预先定义⼀个损失函数。有了损失函数，就可以使⽤优化算法试图使其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的⽬标函数（objectivefunction）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化⽬标函数。因为任何最⼤化问题都可以很容易地转化为最小化问题：只需把⽬标函数前⾯的正号或负号取相反。 在深度学习问题中，由于优化算法的⽬标函数通常是⼀个基于训练数据集的损失...
深度学习 优化算法
Fantastic
10-29 2229
深度学习优化算法优化算法框架动量SGDMomentumNAGAdaGradRMSProp/AdaDeltaAdamNdam参考 优化算法框架 优化算法大致经历了SGD–>SGDM–>AdaGrad–>AdaDelta—>Adam—>Ndam的发展过程。以下是优化算法的框架： 设待优化参数为ω\omegaω，目标函数为fωf{\omega}fω，初始化学习率为：lrlrlr。对于每个epoch ttt： 计算目标梯度关于当前参数的梯度：gt=▽f(ωt)g_t = \bigt
深度学习知识点全面总结
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01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习常见优化算法
u011613991的专栏
10-24 617
1.梯度下降 神经网络最基本的算法是反向传播算法加上梯度下降算法。通过梯度下降算法使得网络参数不断收敛到全局（或局部）的最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法把误差一层一层地从输出传到输入，逐渐地更新网络参数。由于梯度方向是函数值变大的最快的方向，因此负梯度方向则是函数值变小的最快的方向。沿着负梯度方向一步一步迭代，便能快速收敛到函数最小值。这就是梯度下降法的基本思路...
深度学习中常用的优化算法
qq_19457459的博客
04-19 745
参考《动手学深度学习》 https://zh.d2l.ai/chapter_optimization/index.html 一维梯度下降 我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导的函数 f:R→R 的输入和输出都是标量。给定绝对值足够小的数 ϵ ，根据泰勒展开公式，我们得到以下的近似： f(x+ϵ)≈f(x)+ϵf′(x). 这里 f′(x) 是函数 ...
深度学习中优化算法
Fan9_的博客
05-26 754
深度学习常用的优化算法包括：梯度下降，随机梯度下降，小批量随机梯度下降，动量法，AdaGrad，RMSProp，Adam。这些优化算法又涉及到指数加权移动平均。下面先介绍什么是指数加权移动平均。 1. 指数加权移动平均 指数加权移动平均是几个概念拼到一起的，包括加权平均与移动平均。 加权平均：平均分为算术平均和加权平均，算术平均指各项的权重都相等。加权平均各项权重不等。 移动平均：移动平均常用于时间序列的平均计算。例如，取前n个时刻的值取平均。相当于有一个窗口在不断向前滑动。 指数加权平均：每一项的权重不等
深度学习优化算法
frighting_ing的博客
03-09 2771
深度学习各类优化器 借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。 优化算法设计原理 深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，即最小化目标函数 $ J(\theta) $，最优化的求解过程
深度学习 贝叶斯优化算法
03-19
### 关于深度学习中的贝叶斯优化算法 #### 深度学习中贝叶斯优化的核心概念 贝叶斯优化是一种用于寻找黑盒函数全局最优值的技术，尤其适合那些计算代价高昂且无法提供显式梯度的目标函数。在深度学习领域，贝叶斯优化被广泛应用在超参数调优上，因为神经网络的性能高度依赖于诸如学习率、正则化系数等超参数的选择[^2]。 贝叶斯优化通过构建一个代理模型（通常是高斯过程），逐步逼近真实目标函数的行为模式，并利用该代理模型预测潜在的最佳候选位置。这种方法不仅考虑了当前已知数据点的信息，还引入了一种平衡策略——即探索未知区域与开发已有最佳解之间的权衡机制[^4]。 #### Python实现贝叶斯优化的具体方法 以下是基于Python的一个简单示例，展示如何使用`BayesianOptimization`库来进行超参数优化： ```python from bayes_opt import BayesianOptimization import numpy as np from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 定义待优化的目标函数 def rf_crossval(n_estimators, max_depth): model = RandomForestClassifier( n_estimators=int(np.round(n_estimators)), max_depth=int(max_depth), random_state=42, ) scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring="accuracy") return scores.mean() # 设置搜索范围 pbounds = { 'n_estimators': (10, 200), 'max_depth': (3, 20) } # 初始化贝叶斯优化器 optimizer = BayesianOptimization(f=rf_crossval, pbounds=pbounds, verbose=2, random_state=42) # 执行优化 optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20) print(optimizer.max) ``` 上述代码片段展示了如何定义并运行一次针对随机森林分类器的贝叶斯优化流程。其中，`init_points`表示初始采样次数，而`n_iter`则是后续迭代的最大轮数[^3]。 #### 应用场景分析 除了传统的机器学习模型外，在更复杂的深度学习框架下，比如卷积神经网络(CNNs)或者循环神经网络(RNNs)，同样可以通过类似的思路去调整架构设计以及训练过程中涉及的各种控制变量。例如调节层数、每层节点数量或是激活函数类型等等。 值得注意的是，尽管贝叶斯优化相比其他传统手段如网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)效率更高，但由于每次评估都需要重新拟合整个模型实例，因此对于非常耗时的任务来说仍然可能显得不够高效。 --- ###
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