李宏毅机器学习笔记3-Optimization for Deep Learning

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Optimization for Deep Learning

Background Knowledge

  • μ − s t r o n g   c o n v e x i t y \mu-strong \ convexity μ−strong convexity
  • L i p s c h i t z   c o n t i n u i t y Lipschitz \ continuity Lipschitz continuit</
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深度学习(3)：Optimization for Deep Learning
JJJJJJames的博客
01-12 453
SGDM的意义：当梯度接近为0时，可以保证θ\thetaθ继续移动不会停止。避免梯度下降在局部最小值停留 adagrad通过将学习率除以之前每个时刻梯度的和保证步长在梯度较大时，不会太大从而超过局部最小值。 如果梯度太大，可能使学习率变得很小，下降不明显，引入RMSProp 在快收敛的时候,即损失函数要接近于全局最小值时使用SGDM 由于在adam中，每次移动的距离会被前一个时刻梯度的大小所影响，当前一个值很小，此时刻的梯度又很大时，它实际的移动距离远小于之前若干...
Optimization in deep learning
weixin_43138233的博客
12-10 324
Optimization in deep learning Optimization Gradient Descent (Bath gradient descent, Stochastic gradient descent, min-bath gradient descent) Momentum Method and the Nesterov Variant Adaptive Learning ...
李宏毅深度学习笔记04(Optimization for deep learning)
m0_56404848的博客
07-18 214
SGD ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210716204304252.png?x-oss-process=image/w SGDM(SGD with Momentum) Momentum项相当于速度,因为β稍小于1，表现出一些摩擦力，所以球不会无限加速下去,解决了局部最小点的问题,可以使球向最低点继续运动. Adagrad Adagrad给SGD加上一个分母,将每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后在开方，用全局学习率除以这个数，作为学习率的动态更
李宏毅——Optimization for Deep Learning
zzhhjjjj的博客
11-02 364
1
2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning
weixin_44554337的博客
06-05 890
一：概述 当你想训练好一个神经网络时，你需要做好三件事情：一个合适的网络结构，一个合适的训练算法，一个合适的训练技巧： 合适的网络结构：包括网络结构和激活函数，你可以选择更深的卷积网络，然后引入残差连接。可以选择relu做为激活函数，也可以选择tanh，swish等。 合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。 　合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入残差连接，归一化等操作。 二：SGD 三：SGD with Momentum 动量梯度下降法的一个本质
B站：李宏毅2020机器学习笔记 4 —— 深度学习优化 Optimization for Deep Learning
共同进步
04-25 681
总览学习目录篇 链接地址：https://blog.youkuaiyun.com/xczjy200888/article/details/124057616 B站：李宏毅2020机器学习笔记 4 —— 深度学习优化 Optimization for Deep Learning
【李宏毅机器学习笔记（二）】如何提升model
weixin_51263595的博客
03-01 282
深度学习入门笔记，站在前人的肩膀上。
2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记--第一周
qq_45612705的博客
04-18 2090
机器学习的基本概念： 机器学习（Machine learning）：即让机器具备找函式的能力。 不同的函式类别： Regression：函式输出结果为数值 Classification：从设定的选项中选出一个类别当做输出 Structured learning 那么机器如何找一个函式？ 步骤1.写出一个带有未知参数的函式。 步骤2.定义一个loss（一个function，L(b,w),输入为b,w; 输出未知参数的值好不好）。 例如： 步骤3.Optimization（最佳化的问题，找w,b
李宏毅学习笔记 optimization for deep learning
weixin_45568353的博客
10-21 307
一
【台大李宏毅|ML】Optimization for Deep Learning
kodoshinichi的博客
04-12 356
深度学习优化器的概述
Optimization for Deep Learning
最新发布
weixin_44535934的博客
02-24 777
如果梯度计算出来非常接近于0的话，在SGD的情况下，不会再跟新卡在这个点上，但是SGDM，当前的Momentum会由上一次的Momentum和当前的Gradient决定，也就是说，当前的Gradient不仅会考虑到当前计算出的梯度本身还会考虑之前累积的Gradient。Adagrad有个问题，如果在一开始的Gradient太大的时候，Learning rate会很小，因为Gradient是从开始累积到当前时刻的，它可能没走几步就卡住。就会有比较大的值，Movement会很大，走的步子大一点。
Optimization for DeepLearning
hlfwmqd的专栏
09-22 216
New Optimizaiton 在Deep learning环境下，不管你有再强的guarentee才会converge都是不够用的。
台大李宏毅课程笔记3——New Optimization for Deep Learning深度学习新优化
专业技能学习笔记本
08-05 776
台大李宏毅课程笔记3SGD with Momentum（SGDM）RMSPropAdamSWATS 本次笔记主要包含两节课： https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=8 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=9 SGD with Momentum（SGDM） SGDM通俗的讲就是在本次计算的偏导和learningrate的基础上，加上上一次的运动长度，也就是保持原来的运动趋势。 下面两个图是对比SGDM
deeplearning Note:Optimization
taotao 的大学墓志
08-27 2338
作者：dylanFrank(滔滔) 这是deeplearning.ai的第二周，这周讲的是优化，这周其实有很多东西并不是很懂，个人结合了《deeplearning》 这本书来自己理了一下，同时也本着迅速入门的想法就没有想那么多，现将其知识整理如下: mini-batch gradient descent momentum RMSprop adam learning rate decay 本质上来说，
Deep Learning：Optimization for Training Deep Models（二）
蚊子爱牛牛的博客
10-31 521
Optimization for Training Deep Models
Deep Learning 10: Optimization
weixin_30875157的博客
06-29 219
转载于:https://www.cnblogs.com/wordchao/p/9241650.html
Deep Learning：Optimization for Training Deep Models(零)
蚊子爱牛牛的博客
10-26 536
Deep Learning：Optimization for Training Deep Models
Deep Learning：Optimization for Training Deep Models(一)
蚊子爱牛牛的博客
10-26 862
How Learning Differs from Pure Optimization
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