pytorch优化之SAM优化器

最新推荐文章于 2025-04-25 14:14:31 发布
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分类专栏： # pytorch 文章标签： 人工智能
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 1. SAM介绍

   人机验证

 

2. 案例

❀精度优化❀优化策略1：网络+SAM优化器_夏天｜여름이다的博客-优快云博客文章浏览阅读3.3k次，点赞10次，收藏30次。精度优化策略：SAM:Sharpness AwarenessMinimization锐度感知最小化论文：2020 Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.01412v2.pdf项目地址:GitHub - davda54/sam: SAM: Sharpness-Aware Minimization (PyTorch)._sam优化器https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44649780/article/details/124535616

sam优化器学习笔记
jacke121的专栏
05-09 6815
参考： 为什么SAM可以实现更好的泛化？如何在Pytorch中实现SAM？-电子发烧友网 导读使用SAM（锐度感知最小化），优化到损失的最平坦的最小值的地方，增强泛化能力。 动机来自先前的工作，在此基础上，我们提出了一种新的、有效的方法来同时减小损失值和损失的锐度。具体来说，在我们的处理过程中，进行锐度感知最小化（SAM），在领域内寻找具有均匀的低损失值的参数。这个公式产生了一个最小-最大优化问题，在这个问题上梯度下降可以有效地执行。我们提出的实证结果表明，SAM在各种基准数据集上都改善了的模型泛化.
【机器学习】优化器/SAM
fzy2003的博客
09-05 1643
在机器学习中，优化器负责更新模型参数以最小化损失函数，从而提高模型的预测能力。常见的优化器如梯度下降、随机梯度下降、Adam等，基于梯度信息逐步调整参数。Sharpness-Aware Minimization (SAM) 则通过两步更新策略，提升模型对小扰动的鲁棒性，帮助模型找到更平滑、稳定的解，提高泛化能力。
sam.pytorch:锐度感知最小化的PyTorch实现可有效提高泛化能力
05-05
山姆·火炬 锐度感知最小化的PyTorch实施，以有效地改善泛化（Foret + 2020），。 要求 的Python> = 3.8 PyTorch> = 1.7.1 要运行该示例，您还需要 homura通过pip install -U homura-core==2020.12.0 chika通过pip install -U chika 例子 python cifar10.py [--optim.name {sam,sgd}] [--model {renst20, wrn28_2}] [--optim.rho 0.05] 结果：测试准确性（CIFAR-10） 模型 SAM 新元 ResNet-20 93.5 93.2 WRN28-2 95.8 95.4 ResNeXT29 96.4 95.8 每次更新，SAM需要两次向前通过，因此使用SAM进行训练比使用SGD进
Pytorch lightning-SAM Optimizer
qq_42292592的博客
01-25 783
Pytorch lightning下用改写的优化器SAM，需要 rewrite training_step部分
Pytorch官方优化的SAM安装（实验结果效率提高8倍）
wslhlg的博客
11-24 233
4、安装triton（要求的文件中没有写，但是不安装会报错）
sam:SAM
03-21
SAM优化器 锐度感知最小化可有效提高泛化能力 〜在Pytorch中〜 SAM同时将损耗值和损耗锐度最小化。特别地，它寻找位于具有均匀低损耗的邻域中的参数。 SAM改进了模型的通用性，并。此外，它提供了强大的鲁棒性，可...
Pytorch中的锐度感知最小化优化器（SAM）：提升泛化能力与鲁棒性
在Pytorch环境下，SAM优化器能够同时最小化损失值和损失锐度，以此来寻找位于具有均匀低损失的参数邻域中的参数。这种做法可以显著提高模型对未见数据的泛化能力，同时提供更强的鲁棒性，这对于带有噪声标签的学习...
优化器（Optimizer）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 955
在深度学习中，优化器（Optimizer）是一种用于更新神经网络参数的算法，目的是最小化损失函数（Loss Function）。损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差距，而优化器的任务是通过调整模型参数（如权重和偏置），使损失函数的值尽可能小。优化过程可以看作是在高维参数空间中寻找损失函数的最优解（通常是最小值）。优化器通过迭代的方式，根据损失函数的梯度（Gradient），逐步更新参数。优化器是深度学习训练的核心，PyTorch 提供了丰富的优化器实现（如 SGD、Adam、AdamW）。
sam.pytorch：使用PyTorch实现锐度感知最小化以提升模型泛化能力
在实现方面，sam.pytorch是SAM优化算法的PyTorch版本实现，它允许深度学习研究者和开发者将此算法集成到他们现有的模型中，并进行训练。使用sam.pytorch要求具备一定的Python和PyTorch基础知识。根据给出的描述，...
Pytorch的十种优化器
Major_S的博客
01-04 543
Pytorch的十种优化器
机器学习：各种优化器Optimizer的总结与比较
wangenri的博客
04-24 1043
优化器总结 机器学习中，有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)，随机梯度下降法(...
机器学习第四十五周周报 SAM优化器
weixin_44162879的博客
06-29 1626
本周阅读了题为Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization的论文。为了将损失数据与泛化过程关联，引入了一种新颖算法“锐度感知最小化”（SAM），该程序能同时最小化损失值和损失锐度。实证结果表明，SAM提高了多个基准数据集和模型的泛化能力，且对标签噪声具有鲁棒性。本文在末尾部分简要介绍了SAM程序的核心代码，并给出了简洁的注释。
❀精度优化❀优化策略1：网络+SAM优化器
weixin_44649780的博客
05-07 5991
精度优化策略： SAM:Sharpness AwarenessMinimization锐度感知最小化 论文：2020 Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.01412v2.pdf 项目地址:GitHub - davda54/sam: SAM: Sharpness-Aware Minimization (PyTorch) .
【pytorch】optimizer（优化器）的使用详解
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学渣的博客
10-26 2万+
本文介绍包常见的 torch.optim 的使用方法和使用技巧。
PyTorch团队重写「SAM分割一切」模型，比原始实现快8倍！
阿木寺的博客
11-23 686
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【视觉和Transformer】交流群扫码加入CVer知识星球，可以最快学习到最新顶会顶刊上的论文idea和CV从入门到精通资料，以及最前沿项目和应用！发论文，强烈推荐！转载自：机器之心 |编辑：陈萍我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。从年初到现在...
探索更优泛化之道：Sam.pytorch深度解析与应用
gitblog_00054的博客
06-19 987
探索更优泛化之道：Sam.pytorch深度解析与应用 sam.pytorchA PyTorch implementation of Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sam.pytorch 在神经网络训练的浩瀚海洋...
sam_pytorch最先进的图像分割模型
qq_27815483的博客
09-26 2264
SAM是23年4月提出的最先进的图像分割模型
sam分类算法python代码_python实现基于 Adaboost 框架来构建自定义集成模型【自定义基分类器模型】...
weixin_34596012的博客
02-11 353
sklearn提供了Adaboost等几种常见的集成框架很成熟的实现，在以往的大多数使用场景中，我大都会直接使用默认的基分类器模型，不会对其进行调整设置，其他的几个主要的参数比如：基分类器数量等可能会基于网格调参的形式进行最优化参数的搜索， 下面是sklearn官网里面对adaboost模型的参数定义：class sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_e...
【图像分割】【深度学习】SAM官方Pytorch代码-各模块的功能解析
yangyu0515的博客
05-05 8812
【图像分割】【深度学习】SAM官方Pytorch代码-各模块的功能解析
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