【深度学习】常用优化器总结
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 ...
原文：深度学习中几种常用的优化器
参考： https: zhuanlan.zhihu.com p 推荐 https: blog.csdn.net qq article details https: zhuanlan.zhihu.com p 推荐 https: zhuanlan.zhihu.com p 一 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent, SGD 参数更新 注： 为学习率，可以随着时间推移进行 ...
2022-02-01 14:28 0 881 推荐指数：
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深度学习中常用的优化器简介
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 ...
深度学习中几种常用的模型
最近再从事深度学习方面的工作，感觉还有很多东西不是很了解，各种网络模型的结构的由来还不是很清晰，在我看来所有的网络都是一层层的卷积像搭积木一样打起来的，由于还没实际跑所以还没很深刻感受到几种网络类型的区别，在此我想梳理一下几种常见的网络结构，加深一下理解。 本文转自此 ...
深度学习中的优化器比较
一. 几个数学概念 1) 梯度（一阶导数） 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。 2) Hesse 矩阵（二阶导数） Hesse 矩阵常被应用于牛顿法解决的大规模优化问题(后面 ...
深度学习常用优化器算法Optimizer详解
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 ...
深度学习 - 常用优化算法
，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 ...
常见的深度学习优化器
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 ...
深度学习中的优化方法（二）
在上一篇文章中 深度学习中的优化方法（一） - ZhiboZhao - 博客园 (cnblogs.com) 我们主要讲到了一维函数 \(f(x):R \rightarrow R\) 的优化方法，在实际情况中，待优化的函数往往是多维的 \(f(x):R^{n} \rightarrow R ...