深度学习入门笔记（8）——什么是optim？

最新推荐文章于 2023-11-29 18:12:48 发布
最新推荐文章于 2023-11-29 18:12:48 发布
阅读量3.2k 收藏 4
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 文章标签： 算法 机器学习 深度学习 人工智能 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44813407/article/details/117067029
本文介绍了深度学习中常用的两种优化策略：一阶优化和二阶优化。重点介绍了一阶优化中的梯度下降方法，包括其原理及如何通过调整学习率等参数使模型达到最优状态。此外还提到了二阶优化的Hessian方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习入门笔记（8）——optim

其实，我们在看过深度学习相关文章后，都会明白所说的训练其实就是在让预测结果和标签贴合，而评价贴合过程必采用损失函数，我们通过修改层级权重使得损失最小，而我们这部分要说的optim就是一种参数优化策略。
这里我们讲两种传统的优化方式，主要介绍一下一阶optim：
（1）一阶optim
这种方法使用各个参数的梯度值来更新参数 ，最常用的一阶优化算法是梯度下降所谓的梯度就是导数的多变量表达式，函数的梯度形成了各个向量场 ，同时也是一个方向，这个方向上方向导数最大，且等于梯度。梯度下降的功能是通过寻找最小值，控制方差，更新模型参数，最终使模型收敛。
（2）二阶optim
二阶使用的时Hessian方法（二阶导数）来最小化损失函数，但是计算太过复杂而不被推广。

优化算法的调用方式如下

optimizer = optim.Adam(fcn.parameters(), lr=1e-3)

这里是在搭建fcn时的调用，选取的adam学习策略，学习率初始取1e-3

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成
盼小辉丶的博客
05-17 5395
图像字幕生成模型在计算机视觉和自然语言处理等领域具有广泛的应用。它可以用于自动图像标注、图像搜索和辅助视觉障碍者等方面。图像字幕生成模型的目标是实现对图像的语义理解和描述生成，从而更好地连接图像和文本信息。在本节中，我们学习如何利用 CNN 和 LSTM 构建模型为图像生成描述字幕。
Torch7学习（六）——学习神经网络包的用法（4）——利用optim进行训练
Hungryof的专栏
07-26 6363
总说这篇博客是本系列的最后一篇，着重讲如何利用optim包进行自动挡训练。-- standard training code -- Here let's train XOR net.require 'torch' require 'cunn' require 'cutorch' require 'nn' require 'optim'-- dataset generate local minibat
深度学习中optimization的方法
gailj
01-14 1344
结合网上的资料与李宏毅老师的课堂教学，总结一下optimization的方法。如果以对训练结果不满意，可以尝试用下述的方法，可以优先考虑方法1-4、方法6 方法1：正则化(Regularization) 正则化是防止神经网络overfitting的一种方法，由于模型的参数太多，所以就容易过拟合（可以想象一下决策树需要剪枝），其原理是在损失函数中增加一个惩罚项来限制过大的权重。通常有3种方法：L1正则化，L2正则化，dropout L1正则化，江湖中也人称Lasso，表示各个参数绝对值之和：它之所以可以防止
深度学习——优化器（optimizer）
AI_dataloads的博客
09-21 9251
在深度学习中，优化器（optimizer）是一种用于调整神经网络模型参数以最小化损失函数的算法。优化器的目标是根据输入数据和期望的输出标签来调整模型的权重和偏置，使得模型能够更好地拟合训练数据并在未见过的数据上表现良好。
深度学习（三）Optimization——笔记
weixin_45649258的博客
04-04 691
目录Optimization1.计算得到的gradient2.在一个time step里用全部的样本数据来计算3.SGD3.1 SGD with Momentum4.Adagrad5. RMSProp6. Adam Optimization 使用优化方法，为了训练集的模型参数使Loss最小，深度学习的优化方法有：SGD,Adam,Adagrad 1.计算得到的gradient 2.在一个time step里用全部的样本数据来计算 3.SGD 每次只取一个example 下一次移动的方向是上一次的参数计算
20211104 深度学习：Optimization
weixin_42949850的博客
11-09 731
5个优化器 (1)SGD (2)SGDM 参数改变的方向（调整loss的方向）不仅基于梯度下降方向，还基于上一次的方向 可以避免dradient算为0 ，就没办法往下继续 （3）Adagrad 在梯度较大时减小学习率，在梯度较小时，增大学习率 （4）RMSProp Adagrad中的分母一直在累加，后面学习率会变太小，因此： （5）Adam RMSProp没有考虑为0的位置 Adam即考虑不会到一个梯度为0的地方，又考虑到学习率不会越来越小（太小） ...
机器学习实战笔记9——深度神经网络
weixin_44916097的博客
05-27 1763
任务安排 1、机器学习导论       7、逻辑回归 2、KNN及其实现       8、核方法 3、K-means聚类       9、深度神经网络 4、主成分分析          10、？ 5、线性判别分析&nbsp
PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】 学习笔记
竦貊的博客
05-27 1万+
目录学习视频地址 —— B站1 pyTorch安装和配置已经测试，速度很慢，30kB/s已经测试，最有效的办法，速度最快,3MB/s2 python 编辑器的安装pyCharm 安装注意事项pyCharm 配置检测是否正常运行新环境中安装jupyterjupyter 使用指南3 为什么 返回 false4 pyhton 学习中的两个 法宝函数 学习视频地址 —— B站 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】 1 pyTorch安装和配置 anaconda 安装路径：D:\anac
深度学习框架Pytorch入门与实践——读书笔记
weixin_43593871的博客
04-17 942
2 快速入门 2.1 安装和配置 pip install torch pip install torchvision #IPython魔术命令 import torch as t a=t.Tensor(3,4) %timeit a.sum() #检测某条语句的执行时间 %hist #查看输入历史 2.2.2 Autograd:自动微分 autograd.Variable是Autograd中的核心类。 Variable主要包含三个属性： data：保存Variable
深度学习入门笔记之LeNet-5网络
阿布拉卡的博客
02-03 3936
深度学习入门笔记之LeNet-5网络
深度学习optimizer简单总结
春笋的博客
06-02 767
优化算法optimizer总结综述 综述 在机器学习算法中，梯度下降法是求解其模型参数 θ\thetaθ 最常用的方法之一： 梯度，既目标函数变化最快的方向。假设目标函数为fff，变量集合为(x0x\tiny 0x0, x1x\tiny 1x1, …, xnx\tiny nxn)，则梯度是偏导数的集合： gradf(x0，x1，...，xn)=(∂f∂x0,∂f∂x1，...,∂f∂xn) gradf({x\tiny0}，{x\tiny 1}，...， {x\tiny n}) = ({\dfrac{\par
深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta
disanda的专栏
10-06 2616
optim的一些理论基础 1.训练过程 神经网络的训练过程如下： 做一个神经网络用于拟合目标函数 做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数， 用损失函数值前向输入值求导， 再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为0. 2.专有名词 SGD 在第四步中，参数的更新就是pytorch中的optim(优化过程)，现在都是随机梯度下降，即每次更新是通过随机抽样来更新参数(总数的一小部分，简称为一个batch)。 公式: (1) 为此，需要设置一个学习率，保证每个batc
深度学习Optimizer优化器小结
qq_41917697的博客
07-28 2207
Optimizer优化器小结简介优化器算法介绍1.SGD2.Adagrad3.RMSprop3.Adadelta5.Adam6.7.8.9.小结 禁止任何形式的转载!!! 简介 这里已经默认大家知晓了反向传播的基本原理，只是在算法实现层面上进行介绍。 torch.optim包里实现了实现各种常用的优化算法，使用时先建立优化器对象 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)，当想要指定每层学习速率时： optim
PyTorch基础（六）-- optim模块
CarpeDiem
03-20 5568
PyTorch的optim是用于参数优化的库（可以说是各种梯度下降的变种），optim文件夹主要包括1个核心的父类（optimizer）、1个辅助类（lr_scheduler）以及10个常用优化算法的实现类。optim中内置的常用算法包括adadelta、adam、adagrad、adamax、asgd、lbfgs、rprop、rmsprop、sgd、sparse_adam。本文主要整理了这些优化算法的主要思想，使用方法，以及在训练过程中的优缺点。...
R函数optim()最小化或者最大化多参数函数
u011375991的博客
10-05 3783
给定多参数函数f，需要找到使函数f达到其最小值或者最大值的点。要最小化多参数函数，使用optim，这里必须指定起始点，它时函数f的初始参数向量。要最大化多参数函数，需要指定参数control；或者在被优化函数前加负号函数optim比optimize更通用，因为optim函数可以处理多参数函数。optim函数会将函数f自变量的取值放在一个向量中，然后估计函数在该向量上的取值。函数的取值是一个纯量值（一个数值）。optim函数将从设定的起点开始，在自变量的定义域内搜索函数的最小值。
使用R语言中的`optim`函数进行函数优化
2301_79326559的博客
08-27 767
在这个例子中，我们将初始参数值设置为0，优化方法选择了"BFGS"算法。根据实际需求，我们可以选择不同的优化算法和控制参数，以获得最佳的优化结果。在R语言中，我们经常需要对函数进行优化，以找到使函数达到最大或最小值的变量值。首先，我们需要定义要进行优化的目标函数。函数，它是一个强大的优化函数，可以用于实现多种优化算法。函数还提供了其他一些参数，用于控制优化过程。函数进行函数优化，并提供相应的源代码示例。是我们要优化的目标函数，它接受一个变量。是其他参数，比如控制优化算法的参数。作为输入，并返回函数的值。
深度学习——Optimizer算法学习笔记（AdamW）
热门推荐
墨门
09-23 1万+
1 致谢 感谢赵老师的讲授！ 2 前言 今天在学习Pytorch~记得Johnson助教好像讲过有一个优化算法最好用的，不过忘了是哪一个了，然后就回顾了一下赵老师讲课的视频； 3 最常用的Optimization算法是Adam方法 最常用的Optimization算法是Adam方法。 4 常见的Optimization算法 4.1 SGD方法 就是最普通的随机梯度下降方法。 4.2 SGD wit...
Pytorch：torch.optim模块
最新发布
weixin_42046845的博客
11-29 1059
本篇笔记主要介绍torch.optim模块，记录学习过程 在深度学习中，我们通常会使用优化算法来调整神经网络的权重和偏差，以便模型能够更好地拟合训练数据。torch.optim是PyTorch中的一个模块，它提供了各种优化算法的实现，用于自动化地优化神经网络的参数。换句话说，torch.optim可以帮助我们让模型更好地学习，从而提高性能。
R语言包_stats::optim
YoungGy的专栏
09-06 8586
优化问题
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

RuiXuan Zhang

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值