优化器的选择及参数调整的几个不错的连接

最新推荐文章于 2024-06-11 00:04:03 发布
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几个奖的比较好的关于优化器及参数调整的连接：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40170902/article/details/80092628

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270

https://blog.youkuaiyun.com/g11d111/article/details/76639460

https://blog.youkuaiyun.com/csyanbin/article/details/53460627

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27609238

https://blog.youkuaiyun.com/qq_33485434/article/details/80452941

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28893986

https://blog.youkuaiyun.com/tsq292978891/article/details/78618739

 

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Transformer的优化算法与超参数调优
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04-07 2284
近年来，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，成为机器翻译、文本摘要、问答系统等任务的首选模型。Transformer模型的强大性能得益于其独特的自注意力机制和强大的特征提取能力。然而，训练一个高效的Transformer模型并非易事，需要选择合适的优化算法和进行精细的超参数调优。优化算法的选择和超参数的设置对模型的训练速度和最终性能至关重要。
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copd94993的博客
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PyTorch官方中文文档：torch.optim 优化器参数
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07-04 3037
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神经网络参数 ----优化器
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11-01 1349
神经网络参数优化器 不同参数选取对网络影响比较大，在网络结构已经固定的情况下。 神经网络优化的过程，就好比 培养一个孩子。 它们都有学习的潜力，但是不同的引导方法，会让孩子向不同方向发展，达到不同的高度。 优化器 就是 引导神经网络更新参数的工具。 五种常用的神经网络优化器 相关概念 待优化参数 w 损失函数loss 学习率 lr batch 将多少个数据打包 当前batch的迭代次数 更新过程分为4步: 第一步： 计算t时刻，损失函数关于当前参数的梯度 就是loss函数，对每一个参数进行求偏导数..
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pytorch学习笔记——设置需要学习的参数、优化器设置以及优化器学习率调度
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（1）每个优化器都是一个类，一定要进行实例化才能使用，比如： （2）optimizer： 深度学习的目标是通过不断改变网络参数，使得参数能够对输入做各种非线性变换拟合输出，本质上就是一个函数去寻找最优解，只不过这个最优解是一个矩阵，而如何快速求得这个最优解是深度学习研究的一个重点——以经典的resnet-50为例，它大约有2000万个系数需要进行计算，那么我们如何计算出来这么多的系数，有以下两种方法：（1）第一种是最直接的暴力穷举一遍参数，这种方法的实施可能性基本为0，堪比愚公移山plus的难度。 （2）为
Pytorch优化器Optimizer
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CTPN-自然文本场景检测代码阅读笔记
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作者：不会停的蜗牛 优快云 AI专栏作家 在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam 等： https://ker...
pytorch 优化器(optim)不同参数组，不同学习率设置
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[Keras] SGD 随机梯度下降优化器参数设置
DexterLei
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