[SGD]--Optimization(SGD, Momentum, Adagrad, Adadelta)

最新推荐文章于 2024-06-16 20:42:56 发布
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分类专栏： DL--sgd
torch.optim.SGD参数详解（除nesterov）
LJR的博客
01-22 3万+
torch pytorch SGD 参数 详解 weight_decay 权重衰退 权重衰退与学习率的区别 weight_decay和learning_rate的区别 动量 momentum
Deep Learning 最优化方法之SGD
BVL的博客
05-21 1万+
本文是Deep Learning 之 优化方法系列文章的SGD方法。主要参考Deep Learning 一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些结论：1.SGD应用于凸问题时，k次迭代后泛化误差的数量级是O(1/sqrt(k))，强凸下是O(1/k)。2.理论上GD比SG
卷积神经网络(CNN)介绍05-优化器
lmx_smile的博客
12-02 5000
常见优化器介绍 Batch Gradient Descent（BGD） ★ 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度。 ★ 缺点： 由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。 Batch gradient descent 对于凸函数...
【深度学习】：优化算法_SGD_Momentum_Adagrad_RMSProp_Adam
bqw的博客
06-04 430
SGD优化器Momentum的理解
weixin_43120290的博客
05-23 7998
一、介绍     在深度学习中，Momentum（动量）优化算法是对梯度下降法的一种优化， 它在原理上模拟了物理学中的动量，已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。在介绍动量优化算法前，需要对 指数加权平均法 有所了解，它是动量优化算法的理论基础，可参见本人另外一篇博文：深度学习： 指数加权平均。 物理学中动量的定义： 设物体的质量为 ，速度为...
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 4223
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——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
最新发布
2301_79571396的博客
06-16 1447
首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。
常见优化器SGD-NadaMax
wait_ButterFly的博客
12-08 435
常见优化器SGD-NadaMax 转载https://zhuanlan.zhihu.com/p/81020717 SGD Momentum Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp AdaDelta Adam AdaMax Nadam NadaMax SGD 随机梯度下降算法，最常用地mSGD，小批量随机梯度下降求解参数。 Momentum 动量梯度下降算法 代码 import numpy as np class Mo...
深度学习各种优化算法（BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam）
William Zhao's notes
04-18 2467
標準梯度下降法： 彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值 SGD隨機梯度下降： mini batch代替全部樣本 曲面的某個方向更加陡峭的時候會被困住 Xt+1=Xt-α Δf(x1) 隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值 （每個樣本都更新一次權值，可能造成的誤差比較大） 批量梯度下降法：相當於前兩種的折中方案，抽取一個批次的樣本計算總誤差，比如總樣本有10000個...
优化算法optimization：SGD动量法momentum
八门金锁的技术博客
12-14 1612
动量法 提出动机 在SGD的每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置可能会带来一些问题。 我们考虑一个二维输入向量x=[x1,x2]Tx = [x_1,x_2]^Tx=[x1​,x2​]T和目标函数f(x)=0.1x12+2x22f(x) =0.1x_1^2+2x_2^2f(x)=0.1x12​+2x22​。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 目标函数 d
李宏毅机器学习----------optimization（优化）
cuicui_ruirui的博客
07-22 486
深度学习的优化方法包括SGD、SGD with momentum（动量）、Adagrad、RMSProp、Adam SGD 原有的对Linear Regression计算Loss的方法是将所有的sample数据计算之后加和，，才做梯度下降 但Stochastic Gradient Descent不同，他每次只取一个example xn（如果是在做deep learning，面对的error不是convex（凸），随机取是非常有帮助的）Loss只考虑xn的影响，不考虑其他，计算梯度的时候也是只考虑xn的
SGD和带momentum的SGD算法
You1022的博客
01-30 1万+
参考： https://crazyang.blog.csdn.net/article/details/84618536 1、关于SGD算法： 随机梯度下降算法的出现是因为，BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢，因为它每次迭代都是用的是所有的数据样本。而SGD一次迭代只需要使用一个样本。可以根据这一个样本来计算梯度。 # 随机梯度下降SGD # 拟合函数为：y = theta * x # 代价函数为：J = 1 / (2 * m) * ((theta * x) - y) * ((theta * x) -
深度学习中的优化算法之带Momentum的SGD
网络资源是无限的
05-08 3852
之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-Batch Gradient Descent(MBGD)，有时提到SGD的时候，其实指的是MBGD)。这里介绍下带动量(Momentum)的SGD。 SGD(Stochastic Gradient Descent)难以导航沟壑(SGD has trouble navigating ravines)，即SGD在遇到沟壑时容易陷入震荡。 ...
深度学习：常用优化器Optimizer
博学而笃志，切问而近思。
07-27 1939
深度学习：常用优化器Optimizer简介
深度学习中常用的优化算法
qq_19457459的博客
04-19 740
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 ...
多种优化器SGD ，Adam,Momentum
Jiashilin
07-25 2076
SGD 先来看SGD。SGD没有动量的概念，也就是说： 代入步骤3，可以看到下降梯度就是最简单的 SGD最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点。 SGD with Momentum 为了抑制SGD的震荡，SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候，如果发现是陡坡，那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGD with moment...
CS231n课程笔记6.1：优化迭代算法之SGD,Momentum,Netsterov Momentum,AdaGrad,RMSprop,Adam
silent56_th的博客
03-02 8461
CS231n简介详见 CS231n课程笔记1：Introduction。 注：斜体字用于注明作者自己的思考，正确性未经过验证，欢迎指教。优化迭代算法写在前面：Karpathy推荐Adam作为默认算法，如果full batch的话，在去除所有噪声的情况下尝试L-BFGS（一种二阶优化算法，详情请自行搜索）。关于优化算法的实现请参考CS231n作业笔记2.3：优化算法Momentum, RMSPro
深度学习 --- 优化入门二（SGD、动量(Momentum)、AdaGrad、RMSProp、Adam详解）
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进击的菜鸟
11-30 4万+
另在一篇文章中，我们介绍了随机梯度下降的细节以及如何解决陷入局部最小值或鞍点等问题。在这篇文章中，我们看看另一个困扰神经网络训练的问题，即病态曲率。 虽然局部最小值和鞍点可以阻止我们的训练，但是病态曲率可以使训练减慢到机器学习从业者可能认为搜索已经收敛到次优极小值的程度。让我们深入了解病理曲率是什么。 病态曲率 考虑以下损失轮廓。                            ...
Deep learning系列（十）随机梯度下降
du_mengnan的专栏
10-16 2万+
介绍了随机梯度下降法在使用过程中的一些技巧，包括使用动量和在迭代过程中逐步更新学习率。
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