TensorFlow深度学习笔记 Stochastic Optimization

最新推荐文章于 2022-05-22 21:52:34 发布
最新推荐文章于 2022-05-22 21:52:34 发布
阅读量535 收藏
点赞数
本文介绍了随机梯度下降（SGD）的基本概念及其在机器学习中的应用。针对SGD存在的问题，文章进一步探讨了几种优化手段，包括动量法、学习率衰减等，旨在提高模型训练效率和准确性。

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


Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes

官方教程地址
视频/字幕下载

  • 实践中大量机器学习都是通过梯度算子来求优化的
  • 但有一些问题，最大的问题就是，梯度很难计算
  • 我们要计算train loss，这需要基于整个数据集的数据做一个计算
  • 而计算使 train loss 下降最快的调整方向需要的时间是计算train loss本身的三倍

  • 因此有了SGD：Stochastic Gradient Descent
    • 计算train loss时，只随机取一小部分数据集做为输入
    • 调整W和b时，调整的大小step需要比较小，因为数据集小，我们找到的不一定是对的方向
    • 这样也就增加了调整的次数
    • 但可观地减小了计算量

SGD的优化

实际上SGD会使得每次寻找的方向都不是很准，因此有了这些优化

  • 随机的初始值

  • Momentum

考虑以前的平均调整方向来决定每一步的调整方向



  • Learning Rate Decay

    • 训练越靠近目标，步长应该越小

  • Parameter Hyperspace

    • Learning Rate（即调整的step）不是越大越好，可能有瓶颈
    • SGD有许多参数可以调整，所以被称为黑魔法

    • AdaGurad
      • 自动执行momentum和learning rate decay
      • 使得SGD对参数不像原来那样敏感
      • 自动调整效果不如原来的好，但仍然是一个option
原文链接：http://www.jianshu.com/p/0d820ec78e99
数据娃掘
关注
随机优化 (Stochastic Optimization) 算法详解及案例分析
qq_42568323的博客
01-14 2529
随机优化是一种用于处理包含随机变量的优化问题的方法。其目标是通过考虑随机变量的概率分布，找到一个在期望意义下最优的解。
一切皆是映射：优化器算法及其在深度学习中的应用
最新发布
AI天才研究院
10-07 1182
深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了革命性的突破。然而，深度学习算法的求解过程往往涉及复杂的非线性优化问题，如何高效地找到最优解或近似最优解，成为制约深度学习模型性能的关键因素。在此背景下，优化器算法应运而生，成为深度学习领域不可或缺的工具。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，优化器算法也取得了丰硕的成果。从经典的随机梯度下降(SGD)到动量优化、
TensorFlow 深度学习笔记 Stochastic Optimization
weixin_30642029的博客
05-21 244
Stochastic Optimization 转载请注明作者：梦里风林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star，有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 实践中大量机器学习都是通过梯度算子来求优化的 但有一些问题，最大的问题就是，梯度很难计算 我们要计算train loss，这需要基于整个数据集的数据...
Stochastic Optimization
12-25
Stochastic Optimization Authors: Johannes Josef SchneiderScott Kirkpatrick The search for optimal solutions pervades our daily lives. From the scientific point of view, optimization procedures play an eminent role whenever exact solutions to a given problem are not at hand or a compromise has to be sought, e.g. to obtain a sufficiently accurate solution within a given amount of time. This book addresses stochastic optimization procedures in a broad manner, giving an overview of the most relevant optimization philosophies in the first part. The second part deals with benchmark problems in depth, by applying in sequence a selection of optimization procedures to them. While having primarily scientists and students from the physical and engineering sciences in mind, this book addresses the larger community of all those wishing to learn about stochastic optimization techniques and how to use them.
Stochastic Optimization Techniques
weixin_34315189的博客
09-27 184
Stochastic Optimization Techniques Neural networks are often trained stochastically, i.e. using a method where the objective function changes at each iteration. This stochastic variation is due to ...
Stochastic Optimization: Casual Notes
tangwing的专栏
02-22 366
Currently learning stochastic optimization (SO) theory, I will note important content here. Multi-stage vs Multi-period Stage: is defined according to decisions made Period: is defined according to t...
Google深度学习笔记 Stochastic Optimization
梦里风林的专栏
05-21 2102
Stochastic Optimization Google 深度学习教程笔记 优化相关
Deeplearning深度学习笔记.rar
07-12
《吴恩达深度学习笔记》是一份非常宝贵的资源，它涵盖了深度学习领域的核心概念和实践技术。这份笔记是由著名的人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）编写的，旨在帮助学习者深入理解并掌握深度学习的基本原理和应用。在...
深度学习入门：基于Python的理论与实现【笔记及理解】
二十四桥明月夜的博客
12-08 1194
第一章 python入门 数据类型：Python中的type()函数 列表（数组）： >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] # 生成列表 >>> a[0:2] # 获取索引为0到2（不包括2！）的元素 [1, 2] >>> a[1:] # 获取从索引为1的元素到最后一个元素 ...
python学习笔记（十）- 基于tensorflow的手写字体识别
qq_24694761的博客
02-28 765
1. tensorflow简介 安装 方法一：pip install tensorflow 方法二：首先下载合适版本的.whl文件，然后pip install 文件名.whl 2. MNIST手写字体识别 基本流程：1. 获取图片数据，训练集为60000张图片，每张图片为28*28，标签为对应的数字 2. 图片变为向量，28*28=784维 3. # coding=gbk from __future__ import absolute_import, division, print_.
On Stochastic Optimization Problems and an Application in Finance
05-15
2019年，介绍金融工程中的随机优化问题，内容包括马氏过程、马氏过程优化控制、奇异随机控制理论、HJB方程等。
Stochastic Simultaneous Optimistic Optimization：黑盒随机函数优化，无需了解函数的平滑度。-matlab开发
05-30
这是一个黑盒函数优化工具包，可在给定有限的噪声评估预算的情况下找到函数的全局最优值。 该算法不需要了解函数的平滑度。 StoSOO 遵循乐观策略，在函数域的分层分区上迭代构建置信上限，以决定下一个采样点。 StoSOO 的有限时间分析表明，即使函数的局部平滑度未知，它的性能几乎与最佳的专门调整算法一样好。 https://sequel.lille.inria.fr/Software/StoSOO
逻辑回归matlab代码-stochastic_optimization_comparison:现代随机优化算法的比较
05-28
逻辑回归matlab代码现代随机优化算法的比较 复制技术报告中的实验的代码： G.Papamakarios， 《现代随机优化算法的比较》 ，技术报告，爱丁堡大学，2014年。 实验针对两个凸问题对四种优化算法进行了基准测试。 这些算法是： 任务是： 综合数据的逻辑回归 手写图像MNIST数据集上的Softmax回归 如何进行实验 首先，运行install.m将所有必需的路径添加到matlab的路径。 然后，此文件夹中的所有脚本和功能将变为可执行文件。 综合数据的逻辑回归 运行gen_synth_data.m生成用于Logistic回归的综合数据集。 修改参数N和D分别更改数据点和维数。 运行benchmark_logistic_synth.m以对综合数据集上的所有算法进行基准测试。 结果写在results文件夹中。 MNIST上的Softmax回归 从MNIST下载以下文件： train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Stochastic Optimization Techniques随机优化相关笔记
u014114990的专栏
12-24 7253
skip to content http://colinraffel.com/wiki/ User Tools Log In Site Tools Recent ChangesMedia ManagerSitemap stochastic_optimization_techniques Table of Conten
随机优化工具 Stochastic Optimization Techniques
chiechie的博客
09-29 1565
@(Paper summaries)[Neural Networks|Optimization] Stochastic Gradient Descent Momentum Nesterovs Accelerated Gradient Adagrad RMSProp Adadelta Adam ESGD Adasecant vSGD RpropNeu
鲁棒随机优化（Robust Stochastic Optimization）和RSOME
热门推荐
wdl1992的博客
07-08 1万+
鲁棒随机优化（Robust Stochastic Optimization）和RSOME前言1. RSO2. 简单示例2.1 单产品的报童问题(one-product newsvendor problem)2.2 Wasserstein 模糊集2.3 测试求解总结 前言 记录一下鲁棒优化的学习内容。鲁棒优化和随机优化是不确定性优化中常用的两种方法。其中随机优化的随机变量的概率分布是确定的，对于不确定性观测而言其，确定性的概率分布太乐观了。而对于鲁棒优化是优化不确定下的worst-case的情形，而往往实际的
论文解读1——Adam: A Method For Stochastic Optimization
对流层的酱猪肘~的博客
05-22 5268
目录1、优化算法到底是个啥2、几种经典的优化算法2.1 梯度下降（GD）2.1.1 批量梯度下降（BGD）2.1.2 随机梯度下降（SGD）2.1.3 小批量梯度下降（SBGD）2.2 动量（momentum）2.3 Nesterov动量（NAG）2.4 AdaGrad2.5 RMSprop3、文章贡献4、Adam优点5、Adam算法6、Adam更新规则7、初始化偏差修正8、收敛性分析9、实验分析10、扩展：Adamax11、总结 第一次阅读英文文献，可能解读的不太到位。前些天看了一位作者写的“学生为什么
Making Gradient Descent Optimal for Strongly Convex Stochastic Optimizatio
weixin_45102178的博客
02-17 287
Making Gradient Descent Optimal for Strongly Convex Stochastic Optimization Brief Introduction and Background In the practice of online learning in industrial, stochastic gradient descend is a common method to solve optimization problems. To be specif.
深度学习新视角：RBM模型修正与学习笔记
深度学习笔记之RBM修正版的发布，无疑为深度学习的研究者和爱好者提供了一个参考和学习的平台。文档中可能会详细介绍RBM的数学原理、参数学习算法、应用场景、以及如何在实际项目中应用RBM进行数据预处理和特征提取...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值