參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487(推薦) https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
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 theta theta eta Delta theta J theta 其中, J theta 是根據整個訓 ...
2020-06-16 22:09 0 3779 推薦指數:
參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487(推薦) https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
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 ...
一.優化器算法簡述 首先來看一下梯度下降最常見的三種變形 BGD,SGD,MBGD,這三種形式的區別就是取決於我們用多少數據來計算目標函數的梯度,這樣的話自然就涉及到一個 trade-off,即參數更新的准確率和運行時間。 1.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度 ...
,最后能夠保證收斂於極值點(凸函數收斂於全局極值點,非凸函數可能會收斂於局部極值點) 缺點:每次學習時間過 ...
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 ...
附python代碼如下: 原始的pdf文檔如果需要可以在https://pan.baidu.com/s/1GhGu2c_RVmKj4hb_bje0Eg下載. ...
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 ...
深度學習模型優化方法有: (1)模型壓縮:模型權重量化、模型權重稀疏、模型通道剪枝 (2)優化推理引擎:TVM、tensorRT、OpenVINO 模型壓縮 (1)quantization:模型權重量化 (2)sparsification:模型權重稀疏 (3)channel pruning ...