优化器

最新推荐文章于 2024-07-14 14:18:36 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40170902/article/details/80092628
本文详细探讨了深度学习中常用的优化算法，包括梯度下降、动量法、RMSprop、Adam等，分析它们的工作原理及优缺点，并给出在实际模型训练中的应用建议。
【机器学习】优化器/SAM
fzy2003的博客
09-05 1776
在机器学习中，优化器负责更新模型参数以最小化损失函数，从而提高模型的预测能力。常见的优化器如梯度下降、随机梯度下降、Adam等，基于梯度信息逐步调整参数。Sharpness-Aware Minimization (SAM) 则通过两步更新策略，提升模型对小扰动的鲁棒性，帮助模型找到更平滑、稳定的解，提高泛化能力。
机器学习(二)——鸢尾花案例
qq_40739219的博客
03-02 1219
鸢尾花数据加载 from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris x_data = datasets.load_iris().data##返回所有输入特征 y_data = datasets.load_iris().target##返回数据集标签 print(x_data) print(y_data) ##添加列名 x_
人工智能/机器学习基础知识——优化器
WindGrin_的博客
04-11 1587
人工智能/机器学习基础知识——优化器
机器学习：各种优化器Optimizer的总结与比较
orangefly0214的博客
04-08 692
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40170902/article/details/80092628
精选资源
减法平均优化器.zip
07-16
"减法平均优化器"（Subtractive Averaging Optimizer，简称RSA）是一种在机器学习和深度学习领域中使用的优化算法。它旨在通过不断调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性和整体性能。在训练神经...
【元启发式算法】雪消融优化器(SAO)：基于物理现象的新型数值优化与工程设计算法设计雪消融优化（含详细可运行代码及解释）
最新发布
04-12
内容概要：本文详细介绍了一种新型元启发式算法——雪消融优化器(SAO)，该算法模拟雪的升华和融化过程，实现全局探索与局部开发的平衡。SAO通过温度参数控制两种行为的比例，避免早熟收敛。论文验证了SAO在29个CEC...
精选资源
MATLAB算法实战应用案例精讲-鹦鹉优化器（PO）（附MATLAB代码实现）
03-05
《MATLAB算法实战应用案例精讲-鹦鹉优化器（PO）》是一本专注于使用MATLAB进行算法实战的书籍，特别关注鹦鹉优化器（Parrot Optimizer, PO）这一高效搜索策略。鹦鹉优化器是一种新颖的全局优化算法，灵感来源于鹦鹉...
MATLAB算法实战应用案例精讲-成吉思汗鲨鱼优化器-MATLAB实现源代码
11-10
《MATLAB算法实战应用案例精讲-成吉思汗鲨鱼优化器-MATLAB实现源代码》这个资源主要聚焦于MATLAB环境中的算法应用，特别是成吉思汗鲨鱼优化算法（Genghis Khan Shark Swarm Algorithm，简称GKSSA）。这是一种基于...
精选资源
Chernobyl Disaster Optimizer (CDO)切尔诺贝利灾难优化器 Matlab
08-28
《切尔诺贝利灾难优化器(CDO)在Matlab中的应用》 切尔诺贝利灾难优化器（Chernobyl Disaster Optimizer, CDO）是一款基于Matlab的算法工具，其设计初衷是为了模拟和优化复杂问题，特别是在面对具有挑战性的决策优化...
BARRA 组合优化
04-25
BARRA 组合优化 用于多因子选股的组合构建和优化 非常值得参考
深度学习，各类优化器优缺点总结。
08-09
深度学习，各类优化器优缺点总结,包括：标准梯度下降法，随机梯度下降法，批量梯度下降法等11种方法。。。
barra优化器用户手册
09-14
barra优化器用户手册，这个权威的官方文档，各位搞资产组合优化的伙伴可以参考该文档做组合优化，风险控制。
机器学习——优化器
jbkjhji的博客
11-10 1576
使用损失函数时，调用损失函数的backward得到反向传播。 反向传播求出需要调节参数对应的梯度。 梯度可以使用优化器，对梯度的参数进行调整。达到整体降低误差的目的。
【机器学习】【深度学习】优化器（Optimizer）
SmallBamboo的博客
06-08 7252
优化器(Optimizer)是深度学习中的一个核心的概念，用于更新神经网络的权重，以减少或最小化损失函数(loss function)的值。损失函数衡量了模型的预测值与真实值之间的差异，而优化器的目标是通过调整网络参数来最小化这个差异，从而提高模型的准确性和性能。在神经网络训练过程中，优化器在反向传播过程中起着至关重要的作用。反向传播计算了损失函数相当于模型参数的梯度(即损失函数的导数)，优化器则使用这些梯度来更新模型的参数。
机器学习之模型训练的优化器
AAI666666的博客
02-04 1517
优化器就是在深度学习反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更新后的各个参数让损失函数（目标函数）值不断逼近全局最小 。
机器学习之常用优化器
starmier的博客
07-14 7407
对于一些复杂的或非凸的优化问题，可能会考虑使用带有自适应学习率的优化器，如 Adam 或 RMSprop，它们能够在不同的训练阶段自动调整学习率，通常在实践中更容易获得好的性能。可以设置的关键参数，如学习率（lr）、动量（momentum）、权重衰减（weight decay）等，以帮助改善训练过程中的收敛速度和最终模型的泛化能力。的场景，特别推荐在易于过拟合的大模型和复杂任务中使用。优化器的训练过程与其他优化器类似，但由于其处理权重衰减的方式，它可能在需要正则化以提高模型泛化能力的任务中表现得更好。
机器学习优化器（公式+代码）
New___dream的博客
12-13 1151
RMSprop,Adam,SGD,Momentum,优化器，深度学习，机器学习，学习率，神经网络
机器学习11种优化器推导过程详解(SGD,BGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Nadma,Adamx)
AI量化交易实验室
05-28 4935
网络上优化器文章基本都是从李沐的《动手学深度学习》和邱锡鹏的《神经网络与深度学习》搬运下来的，没有细节，错误频出，这里从新进行完整的修正补充和总结
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