上置信界算法（the-upper-confidence-bound-algorithm，UCB）

最新推荐文章于 2025-11-01 18:23:47 发布
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本文解析了优快云上一篇关于算法标注工程师职责的博客,深入探讨了算法标注流程与技巧,为读者提供了宝贵的行业洞见。
机器学习2 -- 优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）
谢杨易的博客
08-27 3万+
总结下来，SGDM和Adam两大阵营的各种优化后的optimizer如下optimizer优化主要有四种方法让模型探索更多的可能，包括dropout、加入Gradient noise、样本shuffle等让模型站在巨人肩膀上，包括warn-up、curriculum learning、fine-tune等归一化 normalization，包括batch-norm和layer-norm等正则化，惩罚模型的复杂度。
Adam优化器（通俗理解）
热门推荐
BeiErGeLaiDe的博客
07-29 7万+
Adam，名字来自：Adaptive Moment Estimation，自适应矩估计。是2014年提出的一种万金油式的优化器，使用起来非常方便，梯度下降速度快，但是容易在最优值附近震荡。竞赛中性能会略逊于SGD，毕竟最简单的才是最有效的。但是超强的易用性使得Adam被广泛使用。...
优化器：SGD 与 Adam 区别
最新发布
2501_93895174的博客
11-01 498
实验表明：在 ImageNet 上，Adam 初始收敛速度比 SGD 快 3 倍，但最终精度可能低 0.5%-2%（取决于任务）。其中 $\beta_1,\beta_2$ 为衰减率（默认 0.9/0.999），$\epsilon$ 为数值稳定项。其中 $\eta$ 为学习率，$\nabla_\theta J$ 是损失函数梯度。
【人工智能】神经网络的优化器optimizer（四）：Adam自适应动量优化器
师兄怎么办
10-23 1783
Adam优化器是一种结合动量和自适应学习率的深度学习优化算法，通过计算梯度的一阶矩和二阶矩实现参数更新。其核心优势在于：1）采用偏差修正技术解决初始阶段估计偏差问题；2）融合动量机制和自适应学习率特性，相比SGD、Momentum和RMSProp等优化器具有更快的收敛速度；3）每个参数独立调整学习率。实验表明，带偏差修正的Adam在参数更新轨迹和损失收敛上都优于未修正版本，使其成为深度学习中最常用的优化器之一。
Adam优化器及其变种的原理
tostq的专栏
05-11 5087
本文将从SGD开始介绍Adam优化器的原理以及其变种的提出背景，AdamWR，AdamW，SGD withMomentum，Fixing Weight Decay Regularization in Adam
深入剖析 Adam 优化器：原理、优势与应用
weixin_55939638的博客
01-26 3423
在深度学习领域，优化器的选择对模型的训练效率和性能起着决定性作用。Adam优化器作为一种，凭借其根据历史梯度信息动态调整学习率的特性，备受研究者和工程师的青睐。它巧妙融合了RMSProp和Momentum两种优化算法的理念，并对参数更新进行归一化处理，确保每个参数更新的量级相近，有效提升了训练效果。在众多实际问题中，尤其是大规模数据集上深度神经网络的训练，Adam优化器都展现出卓越的性能。
优化器介绍——SGD和Adam
WBingJ的博客
12-13 1042
在SGD中，模型的参数向负梯度方向更新，使得损失函数的值逐渐减少。具体来说，每个训练样本的误差对每个参数的偏导数被计算，并且应用于参数的当前值以更新它。在迭代过程中，每次更新后，下一个样本的误差被计算，参数再次更新。Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种自适应学习率的优化算法，是在动量梯度下降和自适应学习率算法的基础上发展而来的。总的来说，Adam算法是一种高效、自适应的优化算法，在各类深度学习问题中表现出色，被广泛应用。能够处理稀疏梯度，对参数的更新不受梯度的大小影响。
SGD优化器和Adam区别
胭脂草的ABC博客
03-25 3576
综上所述，选择哪种优化器取决于具体任务的需求，包括计算资源、收敛速度、鲁棒性以及对超参数调整的容忍度。
tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比.docx
05-01
TensorFlow 2 是一个广泛使用的深度学习框架，其中包含了多种优化器，如 SGD (Stochastic Gradient Descent)，SGDM (Stochastic Gradient Descent with Momentum)，ADAGRAD，RMSPROP 和 ADAM。这些优化器在不同的...
一个框架看懂优化算法之异同 SGD_AdaGrad_Adam - 知乎1
08-04
本篇文章将从一个通用的框架出发，探讨不同优化算法的异同，包括SGD（随机梯度下降）、SGD with Momentum、Nesterov Accelerated Gradient（NAG）以及AdaGrad等。 首先，我们设定基本的优化问题：目标函数是 ，参数...
优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax
bettii的博客
05-24 1350
最近准备复习一下深度学习的基础知识，开个专栏记录自己的学习笔记。
优化器SGD、adagrad,adam比较
07-17
SGD（随机梯度下降）、Adagrad和Adam是常用的优化器算法，用于在深度学习中更新模型参数以最小化损失函数。它们有不同的特点和适用场景： 1. SGD（随机梯度下降）： - 优点：简单、易于理解和实现。 - 缺点：收敛...
DeepFace模型优化器：Adam、SGD等优化算法对比
gitblog_00621的博客
09-11 449
在深度学习人脸识别领域，优化器（Optimizer）的选择直接影响模型的收敛速度、训练稳定性和最终性能。DeepFace作为轻量级人脸识别框架，虽然主要使用预训练模型，但了解底层优化算法对于模型微调（Fine-tuning）和自定义训练至关重要。 > 优化器是深度学习训练过程中的"导航系统"，负责指导模型参数如何更新以最小化损失函数。 ## 主流优化算法深度解析 ### 1. SGD（随机梯...
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘
jiachen0212的博客
04-25 2万+
本文转载自「机器学习炼丹记」，搜索「julius-ai」即可关注。 原文链接：小象（一）一个框架看懂优化算法机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。机器学习也是一样，模型优化算...
Optimizer优化器发展 从SGD到Adam(W)及其对比 (附Pytorch代码)
m0_62965652的博客
04-05 4792
这里将讲解从最初的梯度下降一步一步完善直到AdamW并附有代码
深度学习优化器详解：SGD、Adam与AdamW
直达开源前线，冲冲冲！
04-20 1837
SGD是最基础的优化算法，每次迭代仅使用或计算梯度并更新参数。其中η是学习率，∇θ J是损失函数对参数的梯度。
优化器算法SGD、Adam、AdamW等
beingstrong的博客
03-16 2039
优化器算法SGD、momentum、AdaGrad、RMSProp 、AdaDelta、Adam、AdamW等
优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？
zyh252609的博客
05-19 1639
在训练深度学习模型时，我们的目标是让模型预测更准确。为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。这个“调整参数”的过程，本质上就是一个优化问题，而优化算法就是解决这个问题的“搬砖工具”。SGD（随机梯度下降）这两种方式看起来只是几行代码的切换，但对训练速度、收敛稳定性、甚至模型表现都会有非常大的影响。不要一上来就“Adam 全场”，也别盲信“SGD 是信仰”。优化算法的选择，和你任务类型、数据集大小、实验预算都息息相关。Adam 是调试利器，SGD 是生产武器。
优化算法SGD与Adam
dbdxwyl的博客
12-29 7599
说来惭愧，一直在用的两个经典的优化器，几行代码就完成了参数更新，但是却一直没有深入的了解其中的原理。 improt torch ... optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) ... optimizer.zero_grad() ... optimizer.step() 首先贴一下pyto
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