参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487(推荐) https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
在训练模型时,我们可以基于梯度使用不同的优化器 optimizer,或者称为 优化算法 来最小化损失函数。这篇文章对常用的优化器进行了总结。 BGD BGD 的全称是 Batch Gradient Descent,中文名称是批量梯度下降。顾名思义,BGD 根据整个训练集计算梯度进行梯度下降 theta theta eta Delta theta J theta 其中, J theta 是根据整个训 ...
2020-06-16 22:09 0 3779 推荐指数:
参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487(推荐) https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
深度学习中常用的优化器简介 SGD mini-batch SGD 是最基础的优化方法,是后续改良方法的基础。下式给出SGD的更新公式 \[\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha\nabla_\theta J(\theta) \] 其中\(\alpha ...
一.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。 1.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度 ...
,最后能够保证收敛于极值点(凸函数收敛于全局极值点,非凸函数可能会收敛于局部极值点) 缺点:每次学习时间过 ...
优化器的使用: 在机器学习与深度学习中,主要应用于梯度下降。比如:传统的优化器主要结合数据集,通过变化单次循环所采用的数据量的大小来对梯度下降进行控制;非传统的优化器则进一步结合数据集的特点和模型的训练时间,以不同的形式变化梯度下降的学习率 ...
附python代码如下: 原始的pdf文档如果需要可以在https://pan.baidu.com/s/1GhGu2c_RVmKj4hb_bje0Eg下载. ...
前面我们学习过了损失函数,损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss,通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低;这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容,分别是(1)什么是优化器,优化器 ...
深度学习模型优化方法有: (1)模型压缩:模型权重量化、模型权重稀疏、模型通道剪枝 (2)优化推理引擎:TVM、tensorRT、OpenVINO 模型压缩 (1)quantization:模型权重量化 (2)sparsification:模型权重稀疏 (3)channel pruning ...