神经网络优化算法 (BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

最新推荐文章于 2025-06-22 00:15:00 发布
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分类专栏： optimization
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SGD、Momentum、Nesterov、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam
后续可了解的优化器：Ranger: RAdam + LookAhead
其他
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反向传播算法对比分析：SGD、Momentum、Adam优化器效果比较
AI天才研究院
05-20 760
深度学习模型训练的本质是通过反向传播算法求解损失函数的极小值，而优化器决定了参数更新的策略。算法原理与数学推导代码实现与超参数影响收敛速度与稳定性对比实际应用中的调优策略本文遵循"原理分析→数学建模→实战验证→应用指导"的逻辑，通过理论结合实验的方式，系统对比三种优化器的核心差异。反向传播（Backpropagation）：基于链式法则的梯度计算算法，用于高效求解多层神经网络的参数梯度梯度下降（Gradient Descent）：通过迭代计算梯度方向更新参数，使损失函数最小化的优化方法。
DL优化器精简总结 | SGD, Momentum, AdaGrad, Rmsprop, Adam, AdamW
weixin_43646592的博客
07-27 710
DL优化器精简总结 | SGD, Momentum, AdaGrad, Rmsprop, Adam, AdamW
神经网络的优化（2）----优化器、自适应学习率：Adagrad、RMSProp、Momentum、Adam
liupc的学习笔记
04-17 4581
一、Adagrad //这个优化器，带有自适应的学习率 点击此处返回总目录 二、RMSProp //Adagrad的进阶版，带有更好的自适应学习率 三、Momentum //动量。 四、Adam ...
温故而知新-2.lr,神经网络，bgd,sgd
u013523735的博客
03-04 452
线性回归、逻辑回归、神经网络一般用梯度下降更新权值，原理基本一样，所以放到一起分类加上sign函数即可线性回归loss=1/2*pow(y-fx,2) ，如果数据正态发布，符合最大似然估计概率bgd:zetaj=zetaj+a/m*sum(y-h(x))*xj 收敛慢最小二乘：zeta=(xT*x)-1*xT*y  x需要列满秩，矩阵逆难求逻辑回归牛顿法：?? bgd: fx=1/(1+exp(-...
神经网络中的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）详解
最新发布
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
06-22 1117
在神经网络的训练过程中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们通过调整模型的参数（如权重和偏置），最小化损失函数，从而提升模型的性能。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是其中最基础且广泛使用的优化算法之一。
神经网络-SGD-2
04-01 188
接上节： 3、梯度（gradient）： def numerical_gradient(f,x): 　　h=1e-5 　　grad=np.zeros_like(x) 　　for index_x in range(x.size): 　　　　tmp=x[index_x] 　　　　x[index_x]=tmp+h 　　　　fxh1=f(x) 　　　　x[index_x]=tm...
神经网络---梯度下降算法（BGD、MBGD、SGD）
wwwsssZheRen的博客
03-16 1759
在神经网络的训练中主要是寻找正对损失函数最小的参数值W的值。 【1】优化梯度下降：https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/
RMSProp优化算法
weixin_37958272的博客
07-05 695
RMSProp优化算法 参考：【优化算法】一文搞懂RMSProp优化算法 而本文要介绍的RMSProp优化算法是AdaGrad算法的一种改进。 首先给出AdaGrad算法： 再抛出原始的RMSProp算法: 可以看出RMSProp优化算法和AdaGrad算法唯一的不同，就在于累积平方梯度的求法不同。RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少。见下： 1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
2301_79571396的博客
06-16 1474
首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。
【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad
雷恩Layne
08-13 2465
在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括 BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam 等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数，这些一阶导数的值就是模型中参数的微调值。另外，近年来二阶优化函数也开始慢慢被研究起来，二阶方法因为计算量的问题，现在还没有被广泛地使用。 深度学习模型的优化是一个非凸函数优化问题，这是与凸函数优化问题对应的。对于凸函数优化，任何局部最优解即为全局最优解。几乎所有用梯度下降的优化方法都
deep-learning:personal practice（个人练习，实现了深度学习中的一些算法，包括：四种初始化方法（zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize），深度神经网络，正则化，dropout， 三种梯度下降方法(BGD, SGD, mini-batch)，六种优化算法(momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)，梯度检验、ba
05-11
六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、...
matlab BP神经网络的动量梯度下降算法
05-09
用动量梯度下降算法训练BP网络 使用的主要函数如下： NEWFF——生成一个新的前向神经网络 TRAIN——对BP神经网络进行训练 SIM——对BP神经网络进行仿真
BGD、SGD与人工神经网络
qq344577073的专栏
12-14 816
2016.12.14 今日为了完成老师的任务我复习了一下人工神经网络。发现在机器学习（Tom.M）里面的这本书提到了一个机器学习（周志华）没有提到的问题，就是周志华那本书里面所使用的BP算法是基于SGD（随机梯度下降）推导的，但实际上还有一种BP算法是基于BGD（批量梯度下降）推导的，查阅了一些资料都没有讲清楚二者的本质区别。我仔细研究之后，发现二者本质上的不同在于代价函数J_theta的不同。
实例：SGD在神经网络中的应用及其反向传播过程
tyler的博客
09-05 751
利用神经网络模拟直线，并验证自己对反向传播的理解。 具体推导见文章末尾。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import math import random import numpy as np import torch.nn.functional as F # 设置随机种子 def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) # 为cpu分配随机种子 .
【神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】
m0_57190374的博客
10-06 3882
神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合
深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam
简书博客搬家测试账号
07-19 681
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！ 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tsaiedu，并注明消息来源，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。 作者简介： 鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学...
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 3187
鉴于公式不便于书写，所以采用手写。
【小知识】神经网络中的SGD优化器和MSE损失函数
weixin_43728604的博客
10-27 2464
今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节（前文传送门） 之前的那个文章中，用Pytorch搭建优化器的代码如下： # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 那么其中的额SGD和MSE究竟是什么呢？ 一、SGD方法 我们要想训练我们的神经网络，就...
TensorFlow优化器详解：从基础到高级算法
优化器是神经网络模型训练的核心组件，它们负责调整模型参数以最小化损失函数，从而实现模型的收敛和性能提升。文章详细介绍了以下几个常见的优化器： 1. **基础梯度下降算法**： - **tf.train....
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