序言 对于y=f(wx+b),如何使用神经网络来进行求解，也就是给定x和y的值，如何让系统自动生成正确的权重值w和b呢？ 一般情况下，有两种尝试方法： 1） 随机试：纯概率问题，几乎不可能实现。 2） 梯度下降法：先初始化w和b(可以随机 ...

SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。即： xt+1 ...

概述 优化问题就是在给定限制条件下寻找目标函数\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的极值点。极值可以分为整体极值或局部极值，整体极值即函数的最大/最小值，局部极值就是函数在有限邻域内的最大/最小值。通常都希望能求得函数的整体 ...

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法 ...

转自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识，以帮助你使用这些算法。我们首先会 ...

由于显卡限制batch size，通过梯度累积优化弥补。 在训练的时候先累积多个batch的梯度，然后进行反向传播。 网络中的bn层会对梯度累积造成一定的影响。 pytorch网络，如果bn层对整体模型影响不大，可以在训练时也用model.eval()冻结bn层。 pytorch ...

梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable，也是自由处理梯度的基础 基础梯度操作方法： tf.gradients 用来计算导数。该函数的定义如下所示 def gradients(ys ...