深度学习优化方法

最新推荐文章于 2025-03-15 10:20:39 发布
最新推荐文章于 2025-03-15 10:20:39 发布
阅读量355 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Machine learning
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/u011081315/article/details/52575041
本文探讨了梯度下降算法的不同变种及其在机器学习中的应用。通过对比几种常见的优化算法，如批量梯度下降、随机梯度下降及小批量梯度下降等，帮助读者理解每种方法的特点与适用场景。

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

参数 速率_深度学习四大超参数寻优
weixin_28877739的博客
12-31 1154
设置超参数的过程需要专业知识和广泛的试验和错误。没有简单易行的方法来设置超参数 - 特别是学习率、批量大小、动量和权重衰减。深度学习模型充满了超参数，在如此高维空间中找到这些参数的最佳配置并不是一项微不足道的挑战。在讨论找到最佳超参数的方法之前，让我们首先了解这些超参数：学习率、批量大小、动量和权重衰减。这些超参数充当旋钮，可以在模型训练期间进行调优。为了使我们的模型能够提供最佳结果，我们需要找到...
常见的深度学习优化方法
u014602842的博客
03-09 1658
互联网面试常见问题之一：你知道哪些优化方法？优缺点是什么？ 下面博主汇总了常见的深度学习优化方法 深度学习常见的优化方法（Optimizer）：发展历程：SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 优化算法遵循一个普适框架： 定义待优化参数：; 目标函数：; 初始学习率： 开始迭代优化，对于每个epoch : 1) 对目标函数求偏导得到当前参数的梯度： 2) 根据历史梯度计算一阶动...
关于深度学习参数寻优的一些介绍
2301_79096986的博客
03-15 971
在之前的文章中，我有介绍过梯度下降算法，即SGD算法，所以这里引用《Deep Learning from Scrach》（斋藤康毅著）一书中的描述，即随机梯度下降就像蒙住了眼睛的旅行家下山，它可以根据哪里坡度大而选择走那条路以到达最低点。如果用公式表示就是：其中就是需要更新的参数，而自然就是学习率。
深度学习优化
云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
03-13 808
优化的目标 优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现 深度学习难以在大数据领域发挥很大作用的原因是，在巨大的数据基础上训练计算很慢，而优化算法是其中一种办法。 损失函数 优化的目标是降低损失，那么在深度学习优化，一般首先会预定义一个损失函数，有了损失函数，就开始不断优化算法，使用损失函数最小化。 深度学习中遇到的问题 前面已经确定了优化的目标，接下就开始优化算法的过程，优化算法...
深度学习优化算法
fang156239305的博客
02-02 572
转载自 https://blog.youkuaiyun.com/qq_28031525/article/details/79535942 1 深度学习中的优化算法 　　优化算法之前讨论两个问题： 　　(1) 局部最小值问题 　　在深度学习中，最优化问题其实并不容易困在局部最小值点。在高维度空间时（如20000维），局部最小值点需要在所有维度上都取得最小值，概率为2−200002−20000，认为共50个时...
深度学习各优化算法
weixin_55858423的博客
10-31 723
深度学习中，在进行损失函数J的优化及参数寻优时，用到的均是梯度下降法。而其他优化算法均是在此基础上进行的一定改进。 批梯度下降（BGD）：就是没有任何优化的梯度下降，我们每一次循环都是对整个训练集进行学习。用此方法计算量较大，迭代时间长。 随机梯度下降（SGD）：相比于批量梯度下降而言，随机梯度下降每次从样本中随机抽取一个样本，进行其损失函数并对参数进行更新。此方法计算速度快，但不太稳定，损失函数的起伏较大，且未用到向量化方法。 mini-batch梯度下降：是对上述两种方法的一个改进，将数据集中的样
深度学习的优化方法
最白の白菜的博客
02-19 3018
优化方法深度学习的优化方法梯度下降算法反向传播算法（BP算法）前向传播与反向传播链式法则反向传播算法梯度下降优化方法动量算法（Momentum）指数加权平均动量梯度下降算法AdaGradRMSpropAdam学习率退火分段常数衰减指数衰减1/t衰减总结 深度学习的优化方法 学习目标 知道梯度下降算法 理解神经网络的链式法则 掌握反向传播算法（BP算法） 知道梯度下降算法的优化方法 了解学习率退火 梯度下降算法 梯度下降法简单来说就是一种寻找使损失函数最小化的方法。大家在机器学习阶段已经学过该算法，所以
深度学习优化算法比较
码上飞扬的博客
06-01 1542
RMSprop（Root Mean Square Propagation）是一种用于训练神经网络的自适应学习率方法，旨在解决Adagrad方法在训练深层网络时学习率逐渐减小到无法进行有效学习的问题。RMSprop通过引入衰减系数，使得历史梯度的累积效应被限制，从而保持了一定的学习速率，这使得它成为深度学习中非常流行且有效的优化算法之一。选择合适的优化算法可以显著影响深度学习模型的性能和训练速度。虽然没有一种算法在所有情况下都是最优的，但理解它们的原理、优缺点和适用场景可以帮助研究者和开发者做出明智的选择。
深度学习的几种优化方法
ZhaoLinke1998的博客
05-31 1434
开门见山，本篇博客涉及到的优化方法包括有：SGD，SGD with momentum，Adagrad，RMSProp，Adam这五种。 文中出现的一些符号的含义： 模型在t时刻的参数 or :在处的梯度，用于计算 :从第0步累积到第t步的动量，用于计算 先介绍最基础的两种优化方法：SGD和SGD with momentum 一、SGD until 每一个时间步，都要往梯度方向的反方向走一步 二、SGD with momentum 多了一个动量m，可以避免优化器...
深度学习中常用优化方法的详细解析
最新发布
08-10
深度学习的发展日新月异，其背后的核心推动力之一便是优化方法的创新与应用。优化算法是深度学习中调整模型参数以最小化损失函数的过程，它们直接决定了训练的效率和模型的性能。在深度学习中，最常用的优化方法包括...
深度学习之---各种学习率优化算法
zxyhhjs2017的博客
03-07 1万+
机梯度下降及各种更新方法普通更新。最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数（因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数）。假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是：# 普通更新 x += - learning_rate * dx 其中learning_rate是一个超参数，它是一个固定的常量。当在整个数据集上进行计算时，只要学习率足够低，总是能在损失函数上得到非负的...
深度学习之参数优化算法
qq_40216188的博客
05-21 2755
深度学习之优化算法1、GD：Gradient Descent, 梯度下降法1.1 原理1.2 梯度下降法的几种形式2、Adam3、AdaGrad4、Momentum5、RMSProp 1、GD：Gradient Descent, 梯度下降法 1.1 原理 梯度下降学习的目标通常是最小化机器学习问题的损失函数，寻找全局最优值。 基本的梯度下降算法遵循的思想是，梯度的相反方向指向较低的区域。所以它在梯度的相反方向迭代。对于参数θ\thetaθ，它做如下操作: Δ=−learning_rate∗gra
利用深度学习模型基于遗传算法（GA）寻求最优解
weixin_52855810的博客
05-18 1万+
文章目录前言一、各种优化算法的优缺点二、深度学习模型+遗传算法1.思路2.读入数据总结 前言 深度学习模型的训练前面的文章已经记录过，深度学习-LSTM预测未来值，训练好后的模型如何使用呢？其中一个用途就是用来寻求最优解，优化算法的种类也有很多，本文选用比较经典的遗传算法。 一、各种优化算法的优缺点 遗传算法（GA)：遗传算法具有良好的全局搜索能力，可以快速地将解空间中的全体解搜索出，而不会陷入局部最优解的快速下降陷阱；并且利用它的内在并行性，可以方便地进行分布式计算，加快求解速度。但是遗传算法的局部搜
深度学习中优化方法总结
Donny's Blog
01-03 3264
最近在看Google的Deep Learning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的A
深度学习中的Normalization模型
张俊林的博客
08-28 1万+
                        /*本文可以随便转载，转载时请注明作者及文章出处*/                                              作者：新浪微博  张俊林    Batch Normalization（简称BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸...
深度学习算法的几个难点
weixin_34107955的博客
06-20 786
1、局部最优问题。 深度学习算法的目标函数，几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道，梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此，如果找到最优解，将是深度学习领域，非常值得研究的课题。 andrew在google的工作，也就是那只猫，其实训练过程是让人很费解的。为了缩短训练时间，项目组采用了分布式训练的方式。采用了1000 台计算机，在不同的计算...
深度学习：卷积神经网络
EastCarFxx Blog
04-24 1336
个人认为深度学习的第一层基础知识是基本的神经网络知识，学习参数的方法（寻优，如梯度下降法，注意一下，BP算法是求偏导数的一种办法，属于梯度下降迭代中的一个步骤）。个人认为深度学习的第二层基础是卷积神经网络，也就是CNN。CNN是一种网络结构，由多层网络组成，这其中有卷积层（Convolution）、池化层（Pooling）、ReLU、Dropout，有的网络可能没有Dropout，有的网络可能链接上
各类优化方法总结
Queenazh的博客
02-19 1565
作者：困兽 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 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 gradie
深度学习总结（一）各种优化算法
热门推荐
qq_23269761的博客
07-03 5万+
参考博文： 码农王小呆：https://blog.youkuaiyun.com/manong_wxd/article/details/78735439 深度学习最全优化方法总结： https://blog.youkuaiyun.com/u012759136/article/details/52302426 超级详细每个算法的讲解，可参考： https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/articl...
评论
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
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