深度模型中的优化算法

最新推荐文章于 2024-11-21 15:36:18 发布
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分类专栏： 深度学习基础 文章标签： 优化 算法 深度学习
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某猪场的笔试题问到了深度学习中的优化算法，由于准备不足扑街了，后来补了一下这方面的知识，整理如下：

基本算法

随机梯度下降（SGD）

实践中，一般会线性衰减学习率直到第 τ 次迭代：

ϵk=(1−α)ϵ
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机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总
master_hunter的博客
11-10 5334
其实最优化问题，从小学开始学习数学的时候就可以说已经接触到了，在我印象中有个问题，用一个平底锅煎饼，每次只能放2只饼，煎一只饼要2分钟（正反各用1分钟），煎三只饼要几分钟。这个问题其实已经可以归为最优化问题，我们实际计算出的时间，和真实最节省的时间不断对比去调整煎饼方案，得到时间花费最短的方案，得到最优解。其实这个问题将对象换一下，将煎饼时间换为损失函数，将煎饼换为训练模型，那这个问题就是最优化问题了。
深度学习之 深度模型中的优化
ClarkChang的博客
07-02 953
    本章介绍深度模型中的常见算法及优化，部分先简单介绍其概念，后续再继续展开。   1、神经网络优化中的挑战    首先看下深度网络优化中的挑战  1、病态  比如梯度范数随着时间不收敛  2、局部极小值  3、高点、鞍点和其他平坦区域 鞍点：某个横截面（方向）上局部最小值，某个横截面上取局部极大值  4、悬崖和梯度爆炸  5、长期依赖  由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化...
优化模型算法
weixin_52501785的博客
11-29 2948
优化问题 1、遗传算法 遗传算法采用“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉、变异对个体进行筛选，适应度高的被留下来，组成新的群体。 它主要包括三个方面：（1）复制：从一个旧群体中选择适应度高的在下一代中更可能被保留下来。 （2）交叉 ：通过两个个体的交换组合，产生新的优良品种。交叉又有单点交叉、两点交叉、一致交叉、顺序交叉和周期交叉，其中单点交叉运用最广。单点交叉：任意选择两个染色体，随机选择一个交换点位置，交换两个染色体右边的部分。 （3）变异：变异运算用来模
模型优化算法
Blankit1的博客
05-21 3964
有哪些优化算法 Pytorch中的优化器
Deep Learning读书笔记4---深度模型中的优化
Kuekua的专栏
09-21 5662
1. 最小化经验风险利用训练集上的经验分布,p^(x,y)\hat{p}(x,y)替代真实分布p(x,y)p(x,y)。 现在，我们将最小化经验风险： 其中mm表示训练样本的数目。2.小批量算法通常，在所有训练集上准确计算优化参数计算代价非常大，因为我们需要在整个数据集上的每个样本上评估模型。 在实践中，我们可以从数据集中随机采样少量的样本，然后计算这些样本上的平均值。 随机方法的典型示例
深度模型中的优化
u012756814的博客
04-18 1841
深度模型中的优化 1、学习与纯优化有什么不同 2、神经网络优化中的挑战 3、基本算法 4、自适应学习率算法 5 、优化策略与元算法 学习与纯优化差别 1、机器学习算法的目标是降低泛化误差，即J∗(θ)=E(x,y)→pdataL(f(x;η),y)J∗(θ)=E(x,y)→pdataL(f(x;η),y)J^*(\theta) = E_{(x,y) \to pdata}L(f(x...
深度模型中的优化（一）
myDarling_的博客
11-09 440
深度模型中的优化面临的挑战
基于深度学习的2D虚拟试衣并进行模型压缩优化(算法源码+说明)
03-05
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目...基于深度学习的2D虚拟试衣并进行模型压缩优化(算法源码+说明).zip
【深度学习与优化算法】 MATLAB实现基于APO-Transformer（北极海鹦优化算法(APO)优化Transformer模型）多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
最新发布
05-05
内容概要：本文档介绍了基于北极海鹦优化算法（APO）优化Transformer模型在多变量回归预测中的应用。项目背景指出，Transformer模型虽然强大但在处理非线性问题时易陷入局部最优解，而APO算法能通过模拟北极海鹦觅食...
深度学习灰狼优化算法 matlab
11-02
深度学习中的灰狼优化算法是一种仿生优化算法，模拟灰狼群体的社会等级和...通过这些文件的辅助，学习者不仅能够快速入门灰狼优化算法，还能够将这一算法应用于深度学习模型的优化过程中，从而提高模型的性能和效果。
【深度学习与优化算法】 Matlab实现蜣螂优化算法（DBO）优化Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
04-28
内容概要：本文介绍了使用 Matlab 实现...阅读建议：本文提供了详细的模型架构和代码示例，建议读者在阅读过程中结合实际案例进行实践，重点关注优化算法与深度学习模型的结合方式，并尝试调整参数以适应不同应用场景。
深度学习中的模型优化
guanghaoli的博客
09-10 482
在关于学习率的有效技巧中，有一种被称为学习率衰减（learning rate decay）的方法，即随着学习的进行，使学习率逐渐减小。反过来，虽然y轴方向上受到的力很大，但是因为交互地受到正方向和反方向的力，它们会互相抵消，所以y轴方向上的速度不稳定。也就是说，按参数的元素进行学习率衰减，使变动大的参数的学习率逐渐减小。当损失函数L的形状非均向，如呈延伸状，即不同方向上的梯度差别较大，SGD优化路径会非常低效，其原因是梯度的方向并没有指向最小值的方向，如下图所示。实践中，常随着时间的推移逐渐降低学习率。
AI圣经-深度学习-读书笔记（八）-深度模型中的优化
cheertt的博客
09-17 421
这一样整理的内容非常少，以后会补上的。由于水平有限，实在看不懂。目前只是《深度学习》的第一版笔记，以后会以专栏的形式从新整理，不再是简单的摘录，更多的加上自己的思考。 深度模型中的优化 0 简介 深度学习算法在很多情况下都涉及优化。本章主要关注一类特定的优化问题：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...
深度学习-模型优化
极乐净土
03-11 526
一个项目，因为需要解决旋转的问题，加入了stn（spatial transformer networks），识别确实正确了，但是网络参数文件一下子增加了200m+，又由于是跑在android设备上（内存只有2g），这时整个app启动过程中，内存峰值到3g，需求就来了：压缩模型。讨论后方法2个：1. 对stn进行压缩，2. 更换网络1. 对stn进行压缩：小伙伴对stn压缩后，跟没有stn事mode...
深度模型中的优化(五)、优化策略与元算法
weixin_36670529的博客
09-18 687
批标准化是优化深度神经网络中最激动人心的最新创新之一。实际上它并不是一个优化算法，而是一个自适应的重参数化的方法，试图解决训练非常深的模型的困难。非常深的模型会涉及多个函数或层组合。在其他层不变的假设下，梯度用于如何更新每一个参数。在实践中，我们同时更新所有层。当我们进行更新时，可能会发生一些意想不到的结果这是因为许多组合在一起的函数同时改变时，计算更新的假设是其他函数保持不变。举一个例子，假设我...
《深度学习》 第8章 深度模型中的优化
Tifa_Best的专栏
12-24 2361
《深度学习》 第8章 深度模型中的优化 学习和纯优化有什么不同 纯优化最小化目标JJJ本身。训练深度模型的优化算法通常也会包括对机器学习目标函数的特定结构进行的特化 经验风险最小化 通常不知道真实分布pdata(x,y)p_{\text{data}}(x,y)pdata​(x,y)，只知道训练集上的经验分布p^data(x,y)\hat p_{\text{data}}(x,y)p^​data​(x...
深度学习优化算法
m0_60541499的博客
11-21 1033
除了动量梯度下降法外，**均方根传滴(RMSProp)**也可以加速梯度下降，通过自适应调整不同方向上的学习率，避免过大的更新步长，从而加速收敛。RMSProp 的关键思想是对每个参数的梯度平方进行指数加权移动平均，用于调整学习率的分母，使学习率在陡峭方向缩小，而在平缓方向保持较大。平缓方向的梯度较小，其平方值使分母较小，从而增大该方向的更新步长，加速收敛。当样本数量较大时，mini-batch size一般取64，128，256，512这几个2的幂次方值，因为计算设备在处理这种尺寸时优化效果更好。
【书籍阅读】DeepLearning----第八章-深度模型中的优化
时光机 °的博客
06-24 490
  做优化算法时，为什么可以在数据集中随机采样少量样本（instead of 使用全部样本）？   1. n个样本均值的标准差为σn√σn\frac\sigma{\sqrt{n}}，其中σσ\sigma是样本值真实的标准差。可以看出，分母n−−√n\sqrt{n}表明使用更多样本来估计梯度的方法是低于线性的。   2. 大数量样本中计算的梯度存在冗余（对样本做相似的贡献。比如两个一样...
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