序言 對於y=f(wx+b),如何使用神經網絡來進行求解，也就是給定x和y的值，如何讓系統自動生成正確的權重值w和b呢？ 一般情況下，有兩種嘗試方法： 1） 隨機試：純概率問題，幾乎不可能實現。 2） 梯度下降法：先初始化w和b(可以隨機 ...

SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練數據集，我們首先將其分成n個batch，每個batch包含m個樣本。我們每次更新都利用一個batch的數據，而非整個訓練集。即： xt+1 ...

概述 優化問題就是在給定限制條件下尋找目標函數\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的極值點。極值可以分為整體極值或局部極值，整體極值即函數的最大/最小值，局部極值就是函數在有限鄰域內的最大/最小值。通常都希望能求得函數的整體 ...

我們每個人都會在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優化問題，比如每個企業和個人都要考慮的一個問題“在一定成本下，如何使利潤最大化”等。最優化方法是一種數學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指標達到最優的一些學科的總稱。隨着學習的深入，博主越來越發現最優化方法 ...

轉自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是當今最流行的優化（optimization）算法，亦是至今最常用的優化神經網絡的方法。本文旨在讓你對不同的優化梯度下降法的算法有一個直觀認識，以幫助你使用這些算法。我們首先會 ...

由於顯卡限制batch size，通過梯度累積優化彌補。 在訓練的時候先累積多個batch的梯度，然后進行反向傳播。 網絡中的bn層會對梯度累積造成一定的影響。 pytorch網絡，如果bn層對整體模型影響不大，可以在訓練時也用model.eval()凍結bn層。 pytorch ...

梯度下降優化算法 梯度下降是常用的優化方式，具體的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

tf.trainable_variables可以得到整個模型中所有trainable=True的Variable，也是自由處理梯度的基礎 基礎梯度操作方法： tf.gradients 用來計算導數。該函數的定義如下所示 def gradients(ys ...