神经网络参数优化器

最新推荐文章于 2025-03-19 22:35:05 发布
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分类专栏： 人工智能
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本文介绍了几种常见的神经网络参数优化器，包括随机梯度下降SGD、SGMD、Adagrad、RMSProp和Adam。SGD是最基础的优化器，而SGMD引入了一阶动量。Adagrad关注二阶动量，RMSProp则采用梯度的指数滑动平均。Adam结合了一阶和二阶动量，是目前广泛应用的优化器。

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待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch（通常为2^n个数据），t表示当前batch迭代的总次数
在这里插入图片描述

  • 一阶动量：与梯度相关的函数
  • 二阶动量：与梯度平方相关的函数

随机梯度下降SGD

最常用的梯度下降法，不含动量，一阶动量等于梯度，二阶动量等于1
在这里插入图片描述

# SGD
w1.assign_sub(lr * grads[0])   # 参数w1自更新
b1.assign_sub(lr * grads[1])   # 参数b自更新

SGMD

在SGD的基础上增加了一阶动量：
在这里插入图片描述
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神经网络之优化算法
xuzhezhaozhao的专栏
11-02 6921
先来回顾一下神经网络的经典结构，如下图所示： 一般神经网络分为：输入层，隐藏层，输出层。上图中的连线代表的是神经网络中的参数，参考下面的图： 常用的激活函数有： 如果对上面的内容有疑惑的话，可以参考笔者的上一篇文章《谈谈对神经网络的理解 “谈谈对神经网络的理解”》，这里不再赘述。 好了，下面进入正题。 损失函数的概念 在讲优化算法之前，我们先要明确损失函数的概念，损失函数有很多种说法，中文也...
神经网络的优化器
金石软件
04-27 2628
不同的优化器可能会对神经网络的训练效果产生较大影响，因此在实际应用中，我们通常会根据具体问题来选择最合适的优化器。：结合Momentum和RMSprop的概念，在Momentum的基础上计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，进而进行参数更新。：在传统的梯度下降算法基础上，SGD Momentum考虑了梯度的历史信息，帮助优化器在正确的方向上加速，并且抑制震荡。：对Adagrad进行改进，通过使用滑动平均的方式来更新学习率，解决了其学习率不断减小可能会提前停止学习的问题。
神经网络参数 ----优化器
weixin_46969441的博客
11-01 1285
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..
优化器/模型参数/超参数
iisugar的博客
03-19 390
【代码】优化器/模型参数/超参数。
神经网络参数优化方法
xueliang
05-10 708
神经网络基于梯度下降的参数优化方法总结
神经网络参数优化总结
learning5201的博客
11-24 4116
神经网络参数优化总结1 一般而言，对神经 网络的调节包括：学习速率、Momentum（动量梯度下降法）的参数beta，Adam优化算法的参数，beta1，beta2，神经网络层数，不同层中隐藏单元数量，学习率衰减等 **1、**对于学习率 (1)gird search:网格搜索,对于要调整的超参数 (2) random search :是随机搜索超参数 **2、**调整的参数为mini-batch...
Tensorflow2.1基础知识---神经网络参数优化器
XiaoJie的博客
03-19 668
什么是优化器？ 优化器，就是神经网络进行反向传播的时候，用于更新参数的策略，也就是梯度下降的算法。 优化器更新参数的步骤（4步）： a. 计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：g_t= ∆loss= ∂loss/(∂(w_t)) b. 计算t时刻一阶动量m_t 和二阶动量V_t （一阶动量：与梯度相关的函数 二阶动量：与梯度平方相关的函数） c. 计算t时刻下降梯度：μ_t=lr∗ m_t⁄√...
一文搞懂神经网络参数优化器SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam
qq_41189226的博客
04-18 3131
鉴于公式不便于书写，所以采用手写。
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02-13
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05-13
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待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch。同时引入了SGDM的一阶动量和RMSPro的二阶动量。mt这个公式表示各时刻梯度方向的指数滑动平均值。二阶动量Vt是从开始到t时刻梯度平方的累计和。计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt。二阶动量：与梯度平方相关的函数。在SGD的基础上增加了一阶动量。在SGD的基础上增加二阶动量。在SGD的基础上增加二阶动量。一阶梯度：与梯度相关的函数。一阶动量mt是当前的梯度。
神经网络的参数优化器（optimizer）
weixin_43508499的博客
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神经网络的参数优化器（optimizer）前言一. optimizer的优化过程二. 几种optimizer2.1 SGD2.2 SGDM2.3 Adagrad2.4 RMSProp2.5 Adam三. 总结 前言 在B站上看到一个介绍tensorflow2.0的系列视频，由北京大学的曹健讲解，讲得很好，这篇文章也主要是贴一下其中一节内容，地址在这：戳我 一. optimizer的优化过程 二. 几种optimizer 2.1 SGD 2.2 SGDM 2.3 Adagrad 2.4 RMSProp
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