机器学习优化器总结
一、梯度下降法 1、标准梯度下降法（GD） 公式：Wt+1=Wt−ηtΔJ(Wt)">Wt+1=Wt−ηtΔJ(Wt) W ...
原文：【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签
文章来自公众号 机器学习炼丹术 stochastic weight averaging swa 随机权值平均 这是一种全新的优化器，目前常见的有SGB，ADAM， 概述 ：这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法，而且不会要求额外的计算量，可以用到Pytorch的优化器中。 随机权重平均和随机梯度下降SGD相似，所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本。 . 原理与算法 swa算法流程： 怎么 ...
2020-07-31 22:21 0 707 推荐指数：
相关推荐
【机器学习】使用伪标签进行半监督学习
使用伪标签进行半监督学习，在机器学习竞赛当中是一个比较容易快速上分的关键点。下面给大家来介绍一下什么是基于伪标签的半监督学习。在传统的监督学习当中，我们的训练集具有标签，同时，测试集也具有标签。这样我们通过训练集训练到的模型就可以在测试集上验证模型的准确率。 然而使用伪标签的话，我们则可以使 ...
机器学习--随机森林
一、随机森林的定义 在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble ...
机器学习：基于关联规则的多标签分类器
•什么是多标签分类 之前我们提到的分类问题主要是单标签分类问题，即每个实例只属于一个类别，又叫二分类问题(即使是多标签分类也是采用了二分类方法)；多标签就是每个实例，可能同时属于多个类别，较复杂些。 •什么是多标签分类 之前我们提到的分类问题主要 ...
机器学习（一）凸优化
本系列文档是根据小象学院-邹博主讲的《机器学习》自己做的笔记。感觉讲得很好，公式推理通俗易懂。是学习机器学习的不错的选择。当时花了几百大洋买的。觉得不能浪费，应该不止一遍的研习。禁止转载，严禁用于商业用途。废话不多说了，开始整理笔记。 首先从凸集及其性质开始，邹博老师在课程里讲得很详细，笔记 ...
凸优化和机器学习
CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。 1.动机和目的 人在面临选择的时候重视希望自己能够 ...
机器学习基础---神经网络（调试优化）（随机初始化、梯度检测）
一：随机初始化 当我们使用梯度下降法或者其他高级优化算法时，我们需要对参数θ选取一些初始值。对于高级优化算法，会默认认为我们已经为变量θ设置了初始值： 同样，对于梯度下降法，我们也需要对θ进行初始化。之后我们可以一步一步通过梯度下降来最小化代价函数J，那么如何来对θ进行初始化值 ...
python机器学习——随机梯度下降
上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batch gradient descent）。假设现在我们数据集中拥有大 ...