【深度学习】优化算法（未完成）

最新推荐文章于 2025-10-15 09:46:09 发布

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#优化算法 #深度学习

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本文介绍了五种常用的优化算法：SGD（随机梯度下降）、SGD+Momentum（带动量的随机梯度下降）、Adagrad（自适应梯度算法）、RMSProp（根均方传播算法）以及Adam（自适应矩估计算法）。Adam算法结合了RMSProp和Momentum的优点。

                    
                    SGD

SGD + Momentum

Adagrad

RMSProp

Adam = RMSProp + Momentum

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机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总

master_hunter的博客

11-10

5592

其实最优化问题，从小学开始学习数学的时候就可以说已经接触到了，在我印象中有个问题，用一个平底锅煎饼，每次只能放2只饼，煎一只饼要2分钟（正反各用1分钟），煎三只饼要几分钟。这个问题其实已经可以归为最优化问题，我们实际计算出的时间，和真实最节省的时间不断对比去调整煎饼方案，得到时间花费最短的方案，得到最优解。其实这个问题将对象换一下，将煎饼时间换为损失函数，将煎饼换为训练模型，那这个问题就是最优化问题了。

进化深度学习 (Evolutionary Deep Learning, EDL)

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盼小辉丶的博客

07-25

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进化深度学习 (Evolutionary Deep Learning, EDL) 是一套可以用于自动化深度学习系统开发的工具和实践，EDL 包括了广泛的进化计算方法和模式，可以应用于深度学习系统流程的各个方面。本节中，介绍了深度学习面临的挑战，以及进化深度学习在应对这些挑战方面的技术方法。

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15个深度学习尚未攻克的难题

浩瀚之水的专栏

10-19

1508

@王小新编译自 Bharath Ramsunder博客量子位出品 | 公众号 QbitAI 认脸、翻译、合成语音……深度学习在很多问题上都取得了非常好的成绩。但是，还有不少问题，不能用深度学习来解决。斯坦福大学在读博士Bharath Ramsundar列出了下面15个方面，希望能对今后的算法开发有所帮助。量子位翻译了这篇文章，以下为译文。 1．众所周知，

DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集

07-10

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。本课程有两个项目实践： (1) CamVid语义分割：对CamVid数据集进行语义分割 (2) RoadScene语义分割：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。本课程提供项目的数据集和Python程序文件。下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果：

使用PyTorch构建高效语义分割模型DeepLabV3+实战指南

最新发布

Kevin20121221的博客

10-15

532

首先，我们需要实现ASPP模块。该模块包含多个并行的卷积层，这些卷积层使用不同的空洞率（dilation rate），以及一个全局平均池化分支。

Pytorch-使用DeepLabV3+训练自己的数据集

weixin_43905656的博客

08-28

7654

使用DeepLabV3+训练自己的数据集

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置

m0_62648611的博客

03-09

2844

以上是deeplabv3+环境配置过程。

Deeplabv3+概述（语义分割，小白必看）

m0_64524798的博客

02-27

2万+

关于图像分割的语义分割

车牌识别深度学习算法车牌识别深度学习算法

06-20

训练过程中，会采用损失函数（如交叉熵）来衡量模型预测与真实标签之间的差异，并通过反向传播和优化算法（如随机梯度下降SGD或Adam）调整网络权重，以最小化损失。模型训练完成后，会用未见过的数据进行测试，评估...

手势识别系统Python，基于深度学习卷积神经网络算法.zip

02-19

标题中的“手势识别系统Python，基于深度学习卷积神经网络算法”揭示了这个项目的核心内容。这是一个使用Python编程语言实现的手势识别系统，它利用深度学习的卷积神经网络（CNN）模型来理解和识别不同的手势。深度...

基于pytorch实现深度学习基础算法的实现.zip

02-19

在本项目"基于PyTorch实现深度学习基础算法的实现.zip"中，我们将探讨如何使用Python和PyTorch这一强大的深度学习框架来构建并训练基本的神经网络模型。PyTorch是一个灵活且高效的库，广泛用于学术研究和工业应用，...

Pytorch版deeplabv3+训练自己的数据集

m0_57577633的博客

10-31

3780

虽然用网页标注导出来的image和TXT文件的名称是一致的，但为了避免在后续格式转换中出现冲突，现在需要将image图片和txt文件重新命名。生成的训练集txt和验证集txt，里面的图片名称（去掉后缀）的分配是随机的。三个修改地方：修改类为Seg552Segmentation，修改类别数、数据集名称。修改–in-path为数据集的测试图片，结果保存在–in-path中。该代码进行得到的文件，就是我们所需要的。修改为自己数据集的名字Seg552。，大大减少了标注时间，推荐！数据集描述，三个修改地方：修改。

PyTorch语义分割系列——DeepLabv3+

weixin_48633207的博客

08-09

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本文详细介绍了DeepLab v3+，并以DeepLab-ResNet101为例讲解代码。内容包括模型结构、ASPP、Encoder、Decoder、使用空洞卷积的ResNet等。

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图像分割可以算是图像处理领域最重要的几个问题之一了。随着自动驾驶，广告推荐，手机照片处理，知识图谱等智能应用的快速普及，基于语义分析的图像分割、理解与识别变得越来越重要。近年来比较热的视觉领域工作，很大比重是围绕如何使用大规模数据，结合结构优良的深度网络模型，实现图像分割计算。今天，我们就来学习一项该领域的著名工作(DeepLabV3+)。

【免费下载】 DeepLabV3+ PyTorch 安装和配置指南

gitblog_09087的博客

09-13

1958

### 项目介绍 DeepLabV3+ 是一个用于语义分割的深度学习模型，基于 PyTorch 框架实现。该项目提供了 DeepLabV3+ 模型的源码，用户可以利用该源码训练自己的语义分割模型。 ### 主要编程语言该项目主要使用 Python 编程语言。 ## 2. 项目使用的关键技术和框架 ### 关键技术 - **DeepLabV3+**: 一种先进的语义分割模型，结合了空洞卷积和...

【深度学习项目】语义分割-DeepLab网络（DeepLabV3介绍、基于Pytorch实现DeepLabV3网络）

专注上位机开发、机器视觉、机器学习、嵌入式软硬件开发

01-18

1万+

DeepLab 是一种专门为语义分割任务设计的深度学习模型，由 Google 团队提出。它在处理具有复杂结构和多尺度对象的图像时表现出色，能够精确地捕捉边界信息，并且有效地解决了传统卷积神经网络（CNN）中由于下采样操作导致的空间分辨率损失的问题。

Ubuntu系统DeeplabV3Plus实战（PyTorch版本）

qq_48545380的博客

08-07

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带你快速上手语义分割经典项目

【PyTorch 实战4：DeepLabv3+图像分割模型】10min揭秘 DeepLabv3+ 分割网络架构、工作原理以及pytorch代码实现（附代码实现！）

xiaoh_7的博客

05-03

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本文将详细介绍DeepLabv3+这一图像分割模型的基本原理、关键公式，并给出了PyTorch的实现代码

吴恩达课程深度学习优化算法编程实践

吴恩达深度学习课程的第二课第二周编程作业，不仅让学习者深入理解优化算法的原理和应用，而且通过实际编程加深了对深度学习技术的掌握。通过实现小批量梯度下降、动量梯度下降和Adam算法，学习者能够获得宝贵的实战...