YellowFin: An automatic tuner for momentum SGD——据说比ADAM好用

最新推荐文章于 2025-09-10 22:07:12 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/huanjing/p/7103755.html
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#人工智能

本文介绍了YellowFin优化器的研究成果，提供了详细的论文链接及PyTorch实现代码仓库地址。YellowFin是一种自调谐优化器，旨在提高深度学习训练过程中的效率。

论文：http://cs.stanford.edu/~zjian/project/YellowFin/

PyTorch代码实现：https://github.com/JianGoForIt/YellowFin_Pytorch

转载于:https://www.cnblogs.com/huanjing/p/7103755.html

Python-Yellowfin:YellowfinBI Tools Web API 作为 Python 模块
06-19
Python-Yellowfin 是一个将 YellowfinBI Tools 的 Web API 整合为 Python 模块的项目，方便数据分析师和开发人员在 Python 环境中更便捷地与 Yellowfin Business Intelligence (BI) 平台进行交互。Yellowfin 是一款...
yellowfin-r-roll:Yellowfin 的高级分析功能，可将 R 脚本合并到报告生成中
06-26
Yellowfin 的高级分析功能，可将 R 脚本合并到报告生成中 该项目是将高级功能集成到 Yellowfin ( ) 报告开发界面中，以便可以调用 R 脚本。 在将该函数应用于 Yellowfin 中的数据集之前，您需要在 Yellowfin 应用...
pip install Yellowfin失败的问题
quqiaoluo5620的博客
06-07 3988
在Pycharm中安装Yellowfin时一直报错"no such file or directory: '/temp/pip-build-jykvuD/YellowFin/README.md"，但是项目中需要"from yellowfin import YFOptimizer"，尝试了很多方法，也怀疑过是不是python版本的问题，最后在github上看到某个大神的解决方法，实验证明有效，在此...
yellowfin package 安装失败
u_7890的博客
10-25 528
用pip install yellowfin，报错"no such file or directory"   解决方法：转载链接 （1）https://github.com/JianGoForIt/YellowFin下载代码，得到压缩包。 （2）将下载的压缩包解压后，取出tuner_utils文件夹下的三个文件。 （3）将这三个文件放入到与导入yellowfine的文件相同的目录下，此时...
YellowFin优化器：自动调优学习速率和动量的Python机器学习工具
因此，为了提高深度学习模型的训练效率，研究者们提出了多种优化算法的变体，其中就包括了基于momentum的SGD优化器，如MomentumSGD。 MomentumSGD优化器是在传统SGD的基础上引入了动量（momentum）的概念。动量可以...
EmbeddedYellowfinReports:Mendix小部件可嵌入Yellowfin报告和仪表板
05-11
App Store小工具样板 该样板为您提供了为Mendix 5.6.0及更高版本启动新的自定义窗口小部件所需的全部。 样板包含： 目录结构。 Readme.md文件。 执照。 Javascript源。... 用于package.xml的XSD，用于配置小部件的...
Python-YellowFin基于momentumSGD的自动调优优化器无需手动指定学习速率和动量
08-10
其中，"YellowFin"是一款基于momentum SGD（动量随机梯度下降）的自动调优优化器，特别适用于解决手动调整学习速率和动量的难题。这个优化器由Python开发，旨在简化深度学习模型的调参过程，提高模型的训练效率和...
阿里云Qwen3系列模型部署微调评测
wys的专栏
09-07 1058
让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1655
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 716
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
[TKDE 2023] A Review on Deep Neural Networks for ICD Coding
Sherlily的博客
09-07 1751
计算机-人工智能-ICD编码机器学习深度学习综述
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 763
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
大模型应用开发八股
最新发布
weixin_58493933的博客
09-10 475
多智能体系统指的是。
GPT系列--类GPT2源码剖析
2401_83634908的博客
09-08 1158
无需多言，大家应该都用过了，如今都更新到GPT-5了。
微软发布AI Agent五大可观测性实践，专治智能体“盲跑”难题
haisendashuju的博客
09-08 471
行业专家与合作伙伴对这一技术给予高度评价。评估机制则通过自动化与人工结合的方式，系统性地检查智能体输出的质量、安全性与合规性，确保其回应符合用户意图与行业规范。微软此次推出的可观测性方案覆盖从开发、测试到部署与运维的全流程，其核心价值在于能够实时监测智能体的工作原理、决策逻辑与执行结果，及时纠正错误，从而实现更强大、更安全的自动化业务处理。随着欧盟AI法案等监管框架的逐步落地，这种融入了治理与合规能力的解决方案，将帮助企业在创新与规范之间找到平衡，最终推动AI智能体技术在各领域的规模化应用。
【菜狗每日记录】启发式算法、傅里叶变换、AC-DTC、Xmeans—20250909
weixin_53796634的博客
09-09 701
本文介绍了四种算法：1）启发式算法（如遗传算法、蚁群算法），通过经验规则解决NP难问题；2）FFT快速傅里叶变换，将信号分解为频率成分进行分析；3）AC-DTC层次聚类算法，自动确定最佳聚类数量；4）X-means自适应K-means算法，通过BIC准则动态调整聚类数。这些算法分别应用于优化求解、信号处理、无监督学习等领域，具有自适应、高效等特点。
Computer Use：莫拉维克悖论
zenRRan的博客
09-08 503
这篇由Yu Su撰写的博文，系统性地分析了为何“计算机使用智能体（Computer-Use Agents, CUAs）”既是实现AGI（通用人工智能）的最大机会，也是当前最棘手的挑战。今天，AI在数学、编程等结构化任务上表现出色，但在“使用电脑”这类看似简单的任务上却表现不佳。我们已经快用尽互联网上的文本数据，但这些数据只是人类认知的“成品”（如论文、代码），而不是“过程”（如思考、实验、迭代）。这条路很长，但值得走。目前的AI缺乏这种“在职学习”的能力。这种“复杂的容易，简单的难”的现象，正是著名的。
人工智能-python-深度学习-经典网络模型-LeNets5
x112xxds的博客
09-08 889
LeNet-5是Yann LeCun于1998年提出的经典卷积神经网络，用于手写数字识别（MNIST数据集）。该网络通过局部感受野、权值共享和下采样（平均池化）等核心思想，显著提升了特征提取效率，成为深度学习奠基性网络之一。LeNet-5共7层，包含3个卷积层、2个池化层和2个全连接层，输入为32×32灰度图像，输出10类分类结果。PyTorch实现中采用tanh激活函数，与现代网络设计（如ReLU）有所差异。训练时需将MNIST图像填充至32×32，通过交叉熵损失和优化器进行模型优化。该网络结构简洁但效果
开始 ComfyUI 的 AI 绘图之旅-ControlNet（六）
站在知识源头搞技术
09-10 337
基础的 ControlNet 概念，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成 基础的 Pose ControlNet，并通过二次图生图的方式，在 ComfyUI 中完成大尺寸的图像生成 基础的 Depth ControlNet 概念，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成 基础的 Depth T2I Adapter ，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成 完成多个 ControlNet 混合使用，学会使用多个 ControlNet 模型来控制图像生成
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