[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练

最新推荐文章于 2025-10-25 18:19:38 发布
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#计算机视觉 #深度学习 #机器学习

本片内容引自莫烦Python

常用的优化器有

SGD
Momentum
AdaGrad
RMSProp
Adam

SGD

下图是不使用优化器情况下，所有的数据直接抛给卷积神经网络去计算，这样会带来巨大的运算量。
在这里插入图片描述
所以我们提出了SGD的方式，将DATA分成一批一批的数据喂入网络，加速了神经网络的训练。
在这里插入图片描述

Momentum

传统的学习方式，W减去学习率成一个校正值，这种方法如下图一样，曲曲折折最终才能到达最优点。
在这里插入图片描述
我们提出Momentum对传统的方式进行改变，使其能平滑的即更快速的到达最优点。
在这里插入图片描述

AdaGrad</

最低0.47元/天 解锁文章
遗传算法与深度学习：优化神经网络结构
AI天才研究院
05-23 2919
关键词： 遗传算法，深度学习，神经网络，结构优化，超参数调整深度学习近年来取得了令人瞩目的成就，其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出巨大的应用潜力。然而，深度学习模型的性能很大程度上取决于其结构和超参数的设置。手动设计神经网络结构需要大量的专业知识和经验，并且效率低下。为了解决这个问题，人们开始探索使用自动化方法来优化神经网络结构，而遗传算法作为一种经典的进化算法，为解决这一问题提供了新的思路。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它将问题的
优化器 (Optimizer)
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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优化器：加速机器学习旅程的关键引擎 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习领域，特别是深度学习，模型的训练过程通常涉及到大量的参数调整。对于这些参数的优化，我们使用了“优化器”这一核心组件。优化器负责寻找能使损失函数最小化的参数更新方
优化器（Optimizer）
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1296
在深度学习中，优化器（Optimizer）是一种用于更新神经网络参数的算法，目的是最小化损失函数（Loss Function）。损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差距，而优化器的任务是通过调整模型参数（如权重和偏置），使损失函数的值尽可能小。优化过程可以看作是在高维参数空间中寻找损失函数的最优解（通常是最小值）。优化器通过迭代的方式，根据损失函数的梯度（Gradient），逐步更新参数。优化器是深度学习训练的核心，PyTorch 提供了丰富的优化器实现（如 SGD、Adam、AdamW）。
tensorflow中的优化器：优化器Optimizer
accumulate_zhang的博客
11-01 2804
更新时间： 2017.5.9 简化了很多不需要的内容，关注重点。 反正是要学一些API的，不如直接从例子里面学习怎么使用API，这样同时可以复习一下一些基本的机器学习知识。但是一开始开始和以前一样，先直接讲类和常用函数用法，然后举例子。  这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。  因为深度学
优化器Optimizer和损失函数总结
最新发布
m0_58351439的博客
10-25 986
在 PyTorch 中，优化器（optimizer）是用于更新神经网络参数的工具，它会根据计算得到的来调整模型的参数，通常是以来改进模型的性能。结合着计算图在运行时动态更新张量（模型参数）的需要，PyTorch 已实现了所有主流的优化器算法。
优化器 optimizer 加速神经网络训练
qq_40723205的博客
02-14 254
优化器 optimizer
be_humble的博客
09-02 2057
优化器 optimizer 学习率 scheduler
优化器optimizer
AliceH1226的博客
01-25 1389
GD θt=θt−1−α ∂Loss∂θ\theta_t=\theta_{t-1}-\alpha\ \frac{\partial Loss}{\partial \theta}θt​=θt−1​−α ∂θ∂Loss​ 有三种，sgd,bgd,mini-batch gd,s,b, gd分别指stochastic, batch, gradient descent。区别分别是每一步计算一项，一小批，全部数据。在实现的时候，dataloader的batchsize分别是1，num_mini_bat
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NVIDIA DLI 深度学习基础课程证书领取答案
05-21
本文将重点介绍NVIDIA DLI深度学习基础课程中的关键知识点，包括深度学习模型的构建、数据预处理等。 模型构建 在代码示例中，使用TensorFlow的Keras模块导入了预训练的VGG16模型作为基础架构。 关键点包括： 使用...
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
2301_79571396的博客
06-16 1580
首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。
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NVIDIA DLI 深度学习基础 答案（领取证书用）
09-15
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优化器Optimizer
Caleb_X的博客
08-24 1692
其中，g(t) 是当前时间步的梯度，v(t) 是当前的动量，β是动量因子，通常设为0.9。
优化器，optimizer
一起躺躺躺的博客
05-06 453
用作自己记录 参考知乎：优化器(Optimizer) - 知乎 (zhihu.com) 1.什么是优化器？ 2.有哪些优化器？ 3.优化算法的选择与使用策略 参考资料： 梯度下降（Gradient Descent）小结 - 刘建平Pinard - 博客园 (cnblogs.com) 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam - 知乎 (zhihu.com) 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation - Charlotte77 -
Optimizer优化器
梦码城博客中心
04-30 514
Optimizer优化器 SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳. 我们在自己的试验中可以尝试不同的优化器, 找到那个最适合你数据/网络的优化器. import torch import torch.uti
优化器（Optimizer）（一）
weixin_49346755的博客
10-16 2033
如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为(Loss Function)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。
揭秘神经网络训练的“引擎”——优化器（Optimizer）
This blog is a space to document my professional learnings, personal reflections, and everything in between.
04-28 1052
本文将带您踏上一场优化器世界的探索之旅，从基础的随机梯度下降（SGD）出发，逐一解析 Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam、Nadam、AdamW、RAdam 等主流优化算法的核心思想、更新过程和实际应用。无论您是深度学习初学者还是希望深化理解优化策略的实践者，相信本文都能为您带来启发！
优化器算法optimizer
AI蜗牛之家
03-27 2729
文章目录1.相关背景1.1.指数加权移动平均(Exponential Weighted Moving Average)1.1.1.演化与概述1.1.2.公式理解1.1.3.EMA 偏差修正1.1.4.EMA 在 Momentum 优化算法中应用的理解2.递归下降算法2.1.BGD MBGD SGD2.2.Momentum2.3.Nesterov Accelerated Gradient2.4 Ad...
Pyotrch —— 优化器Optimizer（一）
然后就去远行
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目录1、什么是优化器2、optimizer的属性3、optimizer的方法4、代码分析5、优化器基本方法的使用 1、什么是优化器 Pytorch优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签；管理是指优化器管理和修改参数，更新是指优化器的优化策略。优化策略通常采用梯度下降，梯度是一个向量，梯度的方向是使得方向导数最大。 2、optimizer的属性 优化器基本属性： defaults：优化器超参数； state：参数的缓存，如momentum参数； param_groups：管理的参
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