深度学习优化器大总结：GD、SGD、Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam、牛顿法

最新推荐文章于 2024-04-11 00:52:19 发布
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分类专栏： 夯实-机器学习 文章标签： 机器学习 深度学习 优化器 梯度下降 Adam
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参考资料：
https://www.bilibili.com/video/BV1aK411n7Du?t=670

【深度视觉】第六章：优化算法GD、SGD、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adam、AMSGrad
因为热爱所以坚持
01-24 2781
八、优化算法：GD、SGD、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adam、AMSGrad 优化算法是深度学习中的关键环节，我们经常说的炼丹主要指的就是这个环节。1、优化算法是解决什么的？优化算法的种类？ 我们已经知道，当样本数据正向传播一次，就会得到网络的一次预测，而网络的预测和样本标签又构成了我们的损失loss，我们的目标就是让loss最小化。 一般我们都把loss看做上图1的山川。就是这个loss在有的维度上比较陡峭，同时在其他有的维度上比较平坦。 而我们计算出loss时的网络参数w就是上图
优化方法总结比较(SGD,Momentum,Nesterov,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam,DFP,BFGS)
瑾瑜将将的专栏
04-08 864
随机梯度下降法 Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中，BGD算法用整个训练集的数据计算loss的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新： θt+1=θt+Δθ,Δθ=−η∗gt\theta_{t+1}=\theta_{t}+\Delta\theta, \Delta\theta=-\eta * g_{t}θt+1​=θt​+Δθ,Δθ=−η∗gt​ 优点 loss若为凸函...
深度学习笔记（一）优化器（GD,SGD,batchGD，SGD+momentum，NAG,AdaGrad，RMSProp，Adam）
qq_43571475的博客
05-17 823
分别介绍了GD,SGD,BatchGD，MiniBatchGD，RMSProp，Adam几种常用的优化算法。
深度学习基础（二）：梯度下降法GD
潇潇客
08-08 998
目录 1、前言 2、梯度下降（GD，gradient descent） 3、实验 4、代码 5、参考资料 1、前言 PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活等。 因此， 走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。对于一个深度学习任务而言，通常的处理流程是：采集数据并清洗数据集...
基于Pytorch源码对SGD、momentum、Nesterov学习
MacKendy的博客
06-14 5377
目前神经网络的监督学习过程通常为： 数据加载（load）进神经网络 经过网络参数对数据的计算，得出预测值（predict） 根据预测值与标注值（label）之间的差距，产生损失（loss） 通过反向传播（BP：Back Propagation）对神经网络的各个参数产生梯度（gradient） 依据特定的梯度下降算法（如SGD：Stochastic Gradient Descent随机梯度下降），基于梯度对参数进行更新 前五步重复，直到网络参数收敛（convergence） 本文主要想基于Pytorch的
为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？
weixin_34284188的博客
10-24 1425
本文主要介绍 SGD 算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文: 我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的 Escaping From Saddle Points – Online Stochastic Gradient for Tensor Decomposition, 以及由金驰，鬲融等人写的最新力作：How to Escape Saddle Points Effic...
使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD
weixin_37958272的博客
07-05 6760
使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD 参考：使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD 一. 使用动量(Momentum)的随机梯度下降 虽然随机梯度下降是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习（加快梯度下降的速度），特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法累积了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。 简单介绍一下什么是指数加权平均(exponential weight average
斯坦福cs231n学习笔记（11）------神经网络训练细节（梯度下降算法大总结/SGD/Momentum/AdaGrad/RMSProp/Adam/牛顿法）
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神经网络训练细节系列笔记： 神经网络训练细节（激活函数） 神经网络训练细节（数据预处理、权重初始化） 神经网络训练细节（Batch Normalization） 神经网络训练细节（训练过程，超参数优化） 通过学习，我们知道，因为训练神经网络有个过程: Sample 获得一批数据； Forward 通过计算图前向传播，获得loss； Backprop 反向传播计算梯度，这个梯度能告诉我
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
weixin_30853329的博客
09-07 933
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） ycszen Semantic Segmentation / changqianyu.me 1,652 人赞同了该文章 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比...
深度学习中的优化算法：SGD、Adam和RMSProp
深度学习中的优化算法简介 ## 1.1 深度学习的优化问题 在深度学习中，模型的训练过程可以看作是一个优化问题，即通过调整模型的参数，使得模型在给定的训练数据上达到最佳性能。深度学习的优化问题是非常复杂而且...
人工智能/机器学习基础知识——优化器
最新发布
WindGrin_的博客
04-11 1438
人工智能/机器学习基础知识——优化器
手写深度学习之优化器（SGD、Momentum、Nesterov、AdaGrad、RMSProp、Adam）
楼上小宇_home
07-28 3876
优化器是深度学习领域的重要组成模块之一，执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降（变体 BGD、SGD 和 MBGD）、Adagrad、Adam、Momentum 等，那么这些优化器的细节是怎么样的呢？本篇文章争取带大家初窥深度学习优化器...
深度学习--优化器
weixin_42764932的博客
12-17 599
深度学习-优化器基本框架非自适应学习率SGDMomentumNesterov自适应学习率AdagradAdadeltaAdamAdamaxNadam小结 这里是引用https://blog.youkuaiyun.com/u012759136/article/details/52302426/?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=sgd%2520adam&utm_medium=distribute.pc_search_res
SDG+Momentum and Adam
oklahomawestbrook的博客
05-28 1460
一、SGD 1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图： 在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为： 会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线，导致会不断的来回波动，并且在X方向上的移动会很缓慢，这不是我们所希望的。并且这种情况在高维空间更加的普通，在神经网络中，参数的数量是非常...
【Keras】各个优化器的介绍与使用（动量优化，Nesterov， AdaGrad，RMSProp，Adam和Nadam优化）
GW_Krystal的博客
10-22 1757
动量优化；动量优化将沿着山谷滚得越来越快，知道达到谷底（最优解）。Nesterov加速梯度（Nersterov Accelerated Gradient，NAG）也称为Nesterov动量优化，它不是在局部位置$\theta$，而是在$\theta+\beta m$处，沿动量方向稍微提前处，测量成本函数的梯度。AdaGrad算法通过沿着最陡峭的维度按比例缩小梯度向量来实现，更早地纠正其方向。RMSProp算法通过只是累加最近迭代中的梯度（而不是自训练开始以来的所有梯度），通过在第一步中使用指数衰减来实现；A
机器学习笔记一——常用优化算法—GD、BGD、SCD、MBGD
weixin_45666566的博客
06-08 4760
优化算法11、梯度下降（Gradient Descent，GD）2、 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）3、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）4、 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent, MBGD） 1、梯度下降（Gradient Descent，GD） 梯度下降 梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神经网络最常见的算法,具有实现简单的优点。 梯度下降是一种以通过在目标函数梯度 的反向
BATCH_SIZE大小设置对训练耗时的影响
あずにゃん梓喵的博客
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日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） BATCH_SIZE大小设置对训练耗时的影响： 1.如果当设置BATCH_SIZE等于训练样本时，比如训练样本有512个，设置BATCH_SIZE=512，那么一次BATCH_SIZE=512的批量数据进行训练时， 会计算BATC...
深度学习几种优化器的比较
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10-11 1万+
前言 本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区
各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)
weixin_30419799的博客
12-18 1880
前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 缺点: 由于这种方法是...
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