yolov3学习笔记-yolov3原理-梯度下降

最新推荐文章于 2024-11-22 22:14:39 发布
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本文深入探讨了YOLOV3中使用的梯度下降策略与优化算法,包括miniBatchSGD+Momentum和Adam算法的原理及应用场景。miniBatchSGD结合动量Momentum加速收敛,CPU训练首选;Adam算法自适应学习率,适用于GPU训练。
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1.梯度下降算法

2.YOLOV3中的梯度下降策略与优化算法

  1. 批次梯度下降

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  1. 随机梯度下降

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  1. 小批次梯度下降

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4.YOLOV3梯度下降策略与优化算法
（1）mini Batch SGD+Momentum（CPU训练）
动量Momentum可用来加速SGD

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（2）Adam（GPU训练）
Adam 是一种为每一参数计算自适应学习率的方法。
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