【學習筆記】Pytorch深度學習—優化器（一）
前面我們學習過了損失函數，損失函數Loss是衡量模型輸出與真實標簽之間的差異的。有了損失函數Loss，通過Loss根據一定的策略 來更新模型中的參數使得損失函數Loss逐步降低；這便是優化器optimizer的任務。本節優化器optimizer主要包括3方面內容，分別是（1）什么是優化器，優化器 ...
原文：常見的深度學習優化器
優化器的使用： 在機器學習與深度學習中，主要應用於梯度下降。比如：傳統的優化器主要結合數據集，通過變化單次循環所采用的數據量的大小來對梯度下降進行控制 非傳統的優化器則進一步結合數據集的特點和模型的訓練時間，以不同的形式變化梯度下降的學習率。 常見的優化器 SGD BGD MBGD Momentum NAG Adagrad RMSprop Adam 梯度下降的原理： theta n theta ...
2019-05-11 16:32 0 822 推薦指數：
相關推薦
深度學習中常見優化算法學習筆記
最近系統學習了神經網絡訓練中常見的gradient descent系列優化算法,現將學習筆記整理如下,主要包括: 1. 深度學習與單純的優化有何不同 深度學習可以簡單理解為減小(優化)損失函數的過程,這與單純的最優化一個函數十分相似,但深度學習並不是單純的最優化,主要區別是目標不同.深度 ...
深度學習中常用的優化器簡介
深度學習中常用的優化器簡介 SGD mini-batch SGD 是最基礎的優化方法，是后續改良方法的基礎。下式給出SGD的更新公式 \[\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha\nabla_\theta J(\theta) \] 其中\(\alpha ...
NCNN深度學習框架之Optimize優化器
NCNN深度學習框架之Optimize １、從github上下載ncnn源碼，並進行編譯 git clone https://github.com/Tencent/ncnn cd ncnn mkdir build && cd build cmake .. make ...
深度學習中幾種常用的優化器
參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487（推薦） https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
深度學習中的優化器比較
一. 幾個數學概念 1) 梯度（一階導數） 考慮一座在 (x1, x2) 點高度是 f(x1, x2) 的山。那么，某一點的梯度方向是在該點坡度最陡的方向，而梯度的大小告訴我們坡度到底有多陡。 2) Hesse 矩陣（二階導數） Hesse 矩陣常被應用於牛頓法解決的大規模優化問題(后面 ...
【深度學習】常用優化器總結
在訓練模型時，我們可以基於梯度使用不同的優化器（optimizer，或者稱為“優化算法”）來最小化損失函數。這篇文章對常用的優化器進行了總結。 BGD BGD 的全稱是 Batch Gradient Descent，中文名稱是批量梯度下降。顧名思義，BGD 根據整個訓練集計算梯度進行梯度下降 ...
深度學習優化方法
梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三種：1，全量梯度下降。每次使用全部的樣本來更新模型參數，優點是收斂方向准確，缺點是收斂速度慢，內存消耗大。2，隨機梯度下降。每次使用一個樣本來更新模型參數，優點是學習速度快，缺點是收斂不穩定。3，批量梯度下降。每次使用一個batchsize的樣本來更新模型參數 ...