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 ...
原文：NCNN深度學習框架之Optimize優化器
NCNN深度學習框架之Optimize 從github上下載ncnn源碼，並進行編譯 git clone https: github.com Tencent ncnn cd ncnn mkdir build amp amp cd build cmake .. make j make install 准備ncnn網絡模型 包括param和bin文件 如：resnet .param resnet .b ...
2019-08-07 10:28 0 1566 推薦指數：
相關推薦
scipy.optimize優化器的各種使用
目錄 0.scipy.optimize.minimize 1.無約束最小化多元標量函數 1.1Nelder-Mead（單純形法） 1.2擬牛頓法：BFGS算法 1.3牛頓 - 共軛梯度法：Newton-CG 2 約束最小化多元標量函數 2.1SLSQP(Sequential ...
ncnn框架
1、下載和編譯ncnn git clone https://github.com/Tencent/ncnn cd ncnn mkdir build && cd build cmake .. #編譯目錄下的CMakeLists.txt打開根目錄 ...
python scipy優化器模塊（optimize）
pyhton數據處理與分析之scipy優化器及不同函數求根 1、Scipy的優化器模塊optimize可以用來求取不同函數在多個約束條件下的最優化問題，也可以用來求取函數在某一點附近的根和對應的函數值；2、scipy求取函數最優解問題(以多約束條件下的最小值為例)如下所示：import ...
自己動手實現深度學習框架-5 使用學習率優化器加快模型訓練速度
代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (轉載請注明出處!) 目標 增加學習率優化器, 加快模型在小學習率下模型的訓練速度。 使用MNIST數據集比較同一個模型使用不同學習率優化器的表現。 常見的學習率優化算法 ...
【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 ...
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 ...