学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习，也就是在工作中 解决实际问题中 学习。文章结尾处附完整代码。 一 数据准备 在Pytorch中提供了MNIST的数据，因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可。 from torchvision import datasets, transforms batch size 是指每次送入网络进行训练的数据量batch size MNIST Datas ...
2019-07-25 14:47 0 533 推荐指数：
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
1.优化器算法简述 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。 2.Batch Gradient Descent （BGD） 梯度 ...
各种优化器SGD，AdaGrad，Adam，LBFGS都做了什么？ 目录 各种优化器SGD，AdaGrad，Adam，LBFGS都做了什么？ 1. SGD： 2. SGD+Momentum： 3. NAG（Nesterov ...
://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540 《Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)—— Adam ...
之前用的adam优化器一直是这样的： 没有细想内部参数的问题，但是最近的工作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新，其余部分不更新，由于weight_decay参数的存在，会让model.alphas都有所变化，所以想要真正部分参数 参与更新，则要关掉weight_decay ...
SGD: 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指 ...
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...
有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考【这篇blog】，讲解比较清晰，这里说一下自己对他们之间关系的理解。 BGD 与 SGD 首先，最简单的 BGD 以整个训练集的梯度和作为更新方向，缺点是速度慢，一个 epoch 只能更新一次模型参数。 SGD 就是用来解决这个问题的，以每个样本 ...
