深度学习常用优化算法总结整理

最新推荐文章于 2024-07-05 04:00:00 发布
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#深度学习 #优化 #算法

本文总结了深度学习领域的多种优化算法，包括梯度下降法的不同变种及其应用场景，为读者提供了全面深入的理解。

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深度学习优化算法总结：

http://blog.youkuaiyun.com/u010089444/article/details/76725843

https://www.jiqizhixin.com/articles/2016-11-21-4

深度学习中的常用优化算法
多元思考力
05-02 2971
4 深度学习中的优化算法 4.1 动量momentum 4.2 AdaGrad 4.3 RMSProp 4.4 Adam 4.5 几种算法的比较 4 深度学习中的优化算法 深度学习是目前非常火的一个研究领域，主要以研究神经网络为主，因为其复杂性，所以有很多问题需要处理，同时也衍生出了很多不同的优化算法，专门改善神经网络的训练，使得它能够在工业界使用。 因此，本章收录了关...
十个常用深度学习算法
m0_60666841的博客
04-28 2146
深度学习是非常注重技术实践，所谓的百看不如一练。当然这里讲的还是非常肤浅，如果能够引起小伙伴们对深度学习的兴趣，我就觉得很开心了。结尾给大家推荐一个非常好的学习教程，希望对你学习Python有帮助！Python基础入门教程推荐：更多Python视频教程-关注B站：Python学习者【Python教程】全网最容易听懂的1000集python系统学习教程（答疑在最后四期，满满干货）学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。
深度学习中常见的优化方法（from SGD to AMSGRAD）和正则化技巧
Suo_ivy的博客
05-30 3305
转载自【泡泡机器人原创专栏】https://mp.weixin.qq.com/s/NmSVXezxsQOZzK8pne3pCw一．优化方法这里介绍的优化方法包括:SGD,两种带动量的SGD,AdaGrad,RMSProp,Adadelta,Adam, AMSGRAD，基本涵盖了常用的一些优化算法。先介绍一下优化方法，这里需要注意一下，在深度学习当中，优化的问题是在于鞍点而不是所谓的局部最小值点，在...
深度学习 - 常用优化算法
anjue8932的博客
05-09 285
批量梯度下降BGD（Batch Gradient Descent） 更新公式： \[ \theta = \theta - \eta \sum_{i=1}^{m}\nabla g(\theta;x_i,y_i) \] 其中，m 为样本个数 优点：每次更新都会朝着正确的方向进行，最后能够保证收敛于极值点（凸函数收敛于全局极值点，非凸函数可能会收敛于局部极值点） 缺点：每次学习时间过长，并且...
深度学习常用优化算法
GZKPeng的博客
09-09 517
最早整理了一些深度学习的基础知识给实验室的师弟师妹看，后来想想还是写个博客大家一起看吧。 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 在整个数据集上（求出损失函数 J(θ 并）对每个参数 θ 求目标函数 J(θ) 的偏导数： 在该方法中，每次更新我们都需要在整个数据集上求出所有的偏导数。因此批量梯度下降法的速度会比较慢，甚至对于较大的、内存无法容纳的数据集，该方法都无法被使用...
深度学习中常用的优化算法
weixin_45459911的博客
04-28 3528
机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣，同时利用损失函数来提升算法模型。而这个提升的过程就叫做优化(Optimizer)。 下面的内容就是记录一下在深度学习中常用到的几种优化算法，以备日后查询。 1、SGD、BGD、Mini-BGD 把这三个放到一起是因为其有很多共性，接下来就来一一介绍： 1、SGD(随机梯度下降) SGD(stochastic g...
【深度学习】深度学习语音识别算法的详细解析
最新发布
weixin_51306394的博客
07-05 3774
深度学习语音识别算法是一种基于人工神经网络的语音识别技术，其核心在于利用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）自动从语音信号中学习有意义的特征，并生成高效的语音识别模型。以下是对深度学习语音识别算法的详细解析：
深度学习中的优化器原理总结（经典+前沿）
qq_42514662的博客
10-22 4429
目录 前言 一、梯度下降的思想与批梯度下降法 1.随机梯度下降法 2.标准梯度下降法 3.批梯度下降法 二、经典的五类优化器 1.SGD 2.SGD with momentum(SGDM) 3.Adagrad 4.RMSProp 5.Adam 三、前沿方法 1.AMSGrad 2.AdaBound 3.SWAT 4.Cyclical LR/SGDR/One-cycle LR 5.RAdam 6.Lookahead 7.SGDWM/AdamW 8.一些帮助优化的方法 .
吴恩达深度学习笔记（五）——优化算法
weixin_45719141的博客
09-06 2204
第二部分第二周的学习内容和课后作业整理。
深度学习十大算法:探索Al的奥秘
2301_79537729的博客
03-04 3185
RL考虑的是智能体（Agent）与环境（Environment）的交互问题，其中的agent可以理解为学习的主体，它⼀般是咱们设计的强化学习模型或者智能体，这个智能体在开始的状态试图采取某些⾏动去操纵环境，它的⾏动从⼀个状态到另⼀个状态完成⼀次初始的试探，环境会给予⼀定的奖励，这个模型根据奖励的反馈作出下⼀次⾏动(这个⾏动就是当前这个模型根据反馈学来的，或者说这就是⼀种策略)，经过不断的⾏动、反馈、再⾏动，进⽽学到环境状态的特征规律。但是最常见的CNN都是若干卷积层+池化层的组合，如上图中的CNN结构。
深度学习常见的优化算法
qq_41296039的博客
06-09 3752
深度学习中常见的优化算法
深度学习常见优化算法总结
qq_38765642的博客
11-24 1150
深度学习常见优化算法总结 之前了解深度学习时接触了优化算法，但是一直是有一个印象，这次有时间就一起整理学习下深度学习的优化算法，开始学习~???? 在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。 在深度学习中，包括传统的 SGD，Momentum SGD，AdaGrad，RMSProp 和 Adam 等。不过光看图可能无法理解其中的精妙之处，本文将会从数学的基础知识出发，初步介绍深度学习中的一些优化算法，最后进行一些简单的案例分析。 优化算法虽
深度学习的优化算法
weixin_42999968的博客
07-07 436
受电脑GPU限制，在训练网络时，通常不会将所有数据一起训练，为了加快学习速度，我们首先引入批量梯度下降法，但是会有震荡问题，如图1的的右图。 图1 批量梯度下降法首先需要掌握指数加权平均的概念，计算公式如下： β 越大相当于求取平均利用的天数越多，曲线自然就会越平滑而且越滞后。但是在头部区域，由于数据不足的问题，那么头几个数据的值就会异常的小。需要想一个办法来修正这种开头的问题。但是又不影响后面的数据。这一过程叫做偏差修正。 动量（Momentum）梯度下降法则是计算梯度的指数加权平均。其中β一般设置
深度学习之优化算法
tt丫的博客
01-28 4422
​ 目录 一、优化算法与深度学习 二、深度学习中优化算法的常见算法 三、总结 四、常用优化算法的代码调库实现 一、优化算法与深度学习 1、优化算法对于深度学习的意义 深度学习中的优化问题通常指的是：寻找模型上的一组参数θ，它能显著地降低（最小化）代价函数J(θ)，通常也有采取最大化问题转化为最小化问题再优化的方法。 优化算法直接影响模型的训练效率。 2、优化算法与深度学习的关系 优化算法的目的：降低训练误差；
优化算法总结
贾慧玉的博客
07-25 390
机器学习模型优化常用优化算法总结
深度学习优化算法
frighting_ing的博客
03-09 2776
深度学习各类优化器 借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。 优化算法设计原理 深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，即最小化目标函数 $ J(\theta) $，最优化的求解过程
优化算法知识点整理
Yasin的博客
03-16 926
几种优化算法，梯度下降的种类 考虑无约束优化问题 minxf(x) minxf(x) 梯度下降 梯度下降法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 其中，f(x)连续可微。若能构造一个序列x0,x1,x2,...x0,x1,x2,...满足 f(xt+1)<f(xt),t=0,1,2... f(xt+1)<f(xt),t=0...
深度学习常见优化算法
u011613991的专栏
10-24 617
1.梯度下降 神经网络最基本的算法是反向传播算法加上梯度下降算法。通过梯度下降算法使得网络参数不断收敛到全局（或局部）的最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法把误差一层一层地从输出传到输入，逐渐地更新网络参数。由于梯度方向是函数值变大的最快的方向，因此负梯度方向则是函数值变小的最快的方向。沿着负梯度方向一步一步迭代，便能快速收敛到函数最小值。这就是梯度下降法的基本思路...
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