原文:深度学习算子优化-FFT

作者:严健文 旷视 MegEngine 架构师 背景 在数字信号和数字图像领域, 对频域的研究是一个重要分支。 我们日常 加工 的图像都是像素级,被称为是图像的空域数据。空域数据表征我们 可读 的细节。如果我们将同一张图像视为信号,进行频谱分析,可以得到图像的频域数据。 观察下面这组图 来源 ,频域图中的亮点为低频信号,代表图像的大部分能量,也就是图像的主体信息。暗点为高频信号,代表图像的边缘和 ...

2021-08-10 10:23 0 310 推荐指数:

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关于深度学习优化方法

关于深度学习优化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在训练深度学习时我们的主要方法是随机梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。尽管它易于实现,但SGDs调整困难 ...

Sat Nov 04 06:27:00 CST 2017 0 2829
深度学习优化方法

梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三种:1,全量梯度下降。每次使用全部的样本来更新模型参数,优点是收敛方向准确,缺点是收敛速度慢,内存消耗大。2,随机梯度下降。每次使用一个样本来更新模型参数,优点是学习速度快,缺点是收敛不稳定。3,批量梯度下降。每次使用一个batchsize的样本来更新模型参数 ...

Sun Feb 24 06:29:00 CST 2019 0 569
深度学习——优化算法[6]

目录 mini-batch 指数加权平均 优化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 学习率衰减 局部最优问题 一、mini-batch mini-batch:把训练集划分成小点的子集 表示法 $x ...

Tue May 01 05:15:00 CST 2018 0 1125
深度学习优化算法

前言 以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ Mini-batch梯度下降法   见另一篇文章:梯度下降法。 指数加权平均   其原理如下图所示,以每天的温度为例,每天的温度加权平均值等于β乘以前一天的温度加权平均值,再加上(1-β)乘以 ...

Fri Sep 15 05:01:00 CST 2017 0 1364
深度学习优化算法

。 这里介绍比较常用的小批量梯度下降,以及自适应调整学习率和梯度方向优化的两种算法。 一、小批量梯度 ...

Fri Apr 12 17:06:00 CST 2019 0 835
FFT 优化和任意模数 FFT

FFT优化和任意模数 FFT 目录 FFT优化和任意模数 FFT 1. 前言和前置技能 2. 合并 3. 分裂 4. 任意模数FFT 1. 前言和前置技能 这篇主要讲卡常如何卡到uoj榜第二页,以及任意 ...

Mon Jul 15 04:28:00 CST 2019 1 439
深度学习各种优化函数详解

深度学习中有众多有效的优化函数,比如应用最广泛的SGD,Adam等等,而它们有什么区别,各有什么特征呢?下面就来详细解读一下 一、先来看看有哪些优化函数 BGD 批量梯度下降 所谓的梯度下降方法是无约束条件中最常用的方法。假设f(x)是具有一阶连续偏导的函数,现在的目标是要求取最小的f(x ...

Sun May 03 17:56:00 CST 2020 0 725
 
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