mini-batch

最新推荐文章于 2025-05-29 08:36:52 发布
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博客介绍了动量梯度下降法、RMSprop、Adam优化算法和学习率衰减等内容，探讨了局部最优、鞍点等问题。还提及超参数选择范围，对比了pandas与caviar在超参数训练中的应用。此外，阐述了正则化网络的激活函数批量归一化，包括其原理、为何奏效及测试时的情况。

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动量梯度下降法
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RMSprop（均方根传递）
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Adam优化算法（动量+rmsprop)

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学习率衰减
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局部最优的问题
当参数点多的时个，鞍点
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调试处理
重要程度
a参数最重要<橙色<蓝色，beta1,beta2,gama一般默认参数

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为超参数选择合适的范围
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当beta趋于1时，越敏感（1/1-beta）
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超参数训练的实践：pandas vs caviar
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正则化网络的激活函数（批量归一化）
对z1归一化要普遍得多
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sigm e：避免分母为0
Y，和beta可以从模型中学习
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深度神经网络的batch-norm
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batch norm 为什么 奏效

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测试时的batch-norm
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聚类分析 | Mini-Batch K-均值（Python）
天天酷科研的博客
09-07 256
聚类分析 | Mini-Batch K-均值（Python）
小批量梯度下降法 (Mini-Batch Gradient Descent)
LS_Ai的博客
07-23 1823
小批量梯度下降法 (Mini-Batch Gradient Descent, MBGD) 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法 (Batch Gradient Descent) 和随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 不同，小批量梯度下降法在每次迭代中使用一个小批量 (mini-batch) 样本的数据来更新参数。这样既可以减少计算开销，又能够更稳定地更新参数。
mini-batch学习
qq_26181163的博客
04-24 548
mini-batch学习 交叉熵误差 ''' 在训练数据过多的情况下，全部进行学习这是不现实的，会耗费大量时间和算力。因此我们从中选取一部分数据进行训练，这种方法被称为 mini-batch. ''' #读取MNIST数据集代码（数据集代码位于dataset.mnist中） import sys,os sys.path.append('D:/pycharm/SAVE_FILE/pythonProject/【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现')#添加自己的引用模块搜索目录。 """ 对于需
minibatch
qq_39861441的博客
10-13 1万+
转自：https://testerhome.com/topics/10877 回顾 之前我们讲到了一些在训练模型的时候用到的超参数，例如上一次说的L2 正则， 在过拟合的场景中增加L2的值有助于减小网络的复杂度。 还有诸如学习率， 在梯度下降中，每一次迭代的下降的步长是学习率乘以成本函数对w的导数。所以如果我们想让算法训练的快一点，调高学习率可以有效的减少迭代次数。 诸如此类的还有迭代次数，激...
动手学深度学习 - 优化算法 - 12.5 小批量随机梯度下降（Mini-batch SGD）
tang7mj的博客
05-29 1047
小批量随机梯度下降（Mini-batch SGD）是深度学习中平衡计算效率与训练稳定性的核心优化方法。本文系统介绍了Mini-batch SGD的理论基础、工程实现与优化技巧，包括：1）算法原理，对比全批量GD和SGD的优缺点；2）硬件加速机制，如矢量化计算和缓存优化；3）批量大小选择策略及对模型性能的影响；4）工业级实现方案，涵盖PyTorch框架应用和大规模训练技巧；5）典型面试问题解析和实战场景解决方案。文章还提供了学习建议，指导读者通过调整超参数、实现学习率衰减等实践深入理解算法特性。Mini-ba
mini-batch的定义和用法
CAUC_learner的博客
04-28 1万+
最近重新学习神经网络的一些基础知识，顺便对一些知识点做一下梳理，今天说一说在现在神经网络中常看到的一个词叫mini-batch。简单地说，因为梯度更新的时候有三种方式： 第一种是batch gradient descent(批梯度下降)，这种方式模型遍历所有数据后计算损失函数然后更新梯度，这样计算过于复杂，所以引出第二种。 第二种是stochastic gradient descent(随机梯度下...
batc和mini-batch
weixin_63681863的博客
11-01 682
批处理，在机器学习中，batch 是指一次处理训练数据集的方式。例如，如果有 1000 个训练样本，使用 batch 训练时，模型会同时使用这 1000 个样本进行一次参数更新。也就是说，计算损失函数（如均方误差、交叉熵等）是基于整个数据集的所有样本。
【DL--06】深度学习基本概念—batch
赖德发的博客
07-17 3524
batch这个概念与Keras无关，老实讲不应该出现在这里的，但是因为它频繁出现，而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛，这里还是简单说一下。深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch
graph mini-batch
最新发布
08-06
图Mini-batch是一种在图神经网络（GNN）中用于提升计算效率和训练速度的技术。在图分类任务中，由于图结构的复杂性和多样性，传统的逐图处理方法会导致GPU计算资源利用率低下、频繁的CPU-GPU数据传输和训练速度慢等...
【机器学习300问】79、Mini-Batch梯度下降法的原理是什么？
qq_39780701的博客
05-09 1626
Mini-Batch梯度下降是对BGD和SGD的改良算法，它的优点：通过使用多个样本来估计梯度，减小了SGD中梯度估计的方差，提高了算法的稳定性；同时，相比于BGD，Mini-Batch依然能够高效利用计算资源，尤其在现代GPU等并行计算设备上表现更佳。
【基于python的深度学习】mini-batch的实现
m0_46692380的博客
09-18 296
【代码】【基于python的深度学习】mini-batch的实现。
吴恩达深度学习Mini-batch Gradient Descent 以及Momentum、Adam算法Python亲测调通版本
12-27
自己微调版本，含注释和数据集，一个程序就能运行，是吴恩达深度学习课程的课后作业
深度学习入门-mini-batch学习
HY的博客
04-20 6002
深度学习属于端到端的学习，从原始数据（输入）中获得目标结果（输出）的意思。 神经网络的优点是对所有的问题都可以用同样的流程来解决。 比如，不管要求解的问题是识别5，还是识别狗，抑或是识别人脸，神经网络都是通 过不断地学习所提供的数据，尝试发现待求解的问题的模式。 也就是说，与待处理的问题无关，神经网络可以将数据直接作为原始数据，进行“端对端” 的学习。 神经网络的学习所用指标是损失函数。两种常用的损失函数： 均方误差： y是神经网络输出，t是监督数据 import numpy as np def mea.
sklearn.cluster.Minibatch
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12-02 804
Algorithm： http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/fastkmeans.pdf The motivation behind this method is that mini-batches tend to have lower stochastic noise than individual examples in
深度学习之MiniBatch
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我们先来看一个引子： &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;Mini-batching在这一节，你将了解什么是 mini-batching，以及如何在 TensorFlow 里应用它。 Mini-batching 是一个一次训练数据集的一小部分，而不是整个训练集的技术。它可以使内存较小、不能同时训练整个数据集的电脑也可以训练模型。 Mini-batching 从运...
2.2.1 mini-batch
Einstellung的博客
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调试处理我们知道在大量数据下面训练算法，速度会非常慢，那么我们需要找到快速的优化算法来加快训练速度。这里我们先来讨论mini-batch梯度下降法mini-batch梯度下降法介绍如图所示我们传统的算法是执行一遍梯度算法要跑整个数据集，如果数据集很大，比如说有5千万，那么多次执行梯度下降法速度会很慢很慢。所以，如果你在处理完整个训练集样本之前，先让梯度下降法处理一部分，那么你的算法会快很多。我们可以
改善神经网络——优化算法（mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法）
Luo_LA的博客
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在进行参数更新的时候，让y轴方向上的梯度（在随机梯度下降法中，从某一点开始，我们重新选取一个起始点，每次迭代，你只对一个样本进行梯度下降，大部分时候你向着全局最小值靠近，有时候你会远离最小值，因为那个样本恰好给你指的方向不对，因此随机梯度下降法是有很多噪声的，平均来看，它最终会靠近最小值，不过有时候也会方向错误，因为随机梯度下降法永远不会收敛，而是会一直在最小值附近波动，但它并不会在达到最小值并停留在此。在普通的梯度下降中，如果遇到了比较复杂的情况，就会出现：如果学习率过大，摆动过大，误差较大；
Pytorch深度学习——用Mini-Batch训练数据（B站刘二大人P8学习笔记）
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01-12 7155
先前我们学习的内容一种情况是采用Full-Batch来训练数据，还有一种情况是在随机梯度下降中，只去其中一个数据来计算梯度，这种情况可以使我我们很好的解决训练数据时遇到的鞍点问题，但是会导致时间过长。所以，接下来我们要学习的是采用Mini-Batch的方法来训练数据，这种方式可以均衡性能和训练时间上的需求。 Epoch Batch-Size Iteration shuffle 是否打乱顺序
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程子鱼
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误差曲面位于一个空间中，其中每个权重都有一个水平轴，误差则有一个垂直轴。对于多层非线性网络，误差曲面更加复杂。
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