關於深度學習的優化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在訓練深度學習時我們的主要方法是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。盡管它易於實現,但SGDs調整困難 ...
作者:嚴健文 曠視 MegEngine 架構師 背景 在數字信號和數字圖像領域, 對頻域的研究是一個重要分支。 我們日常 加工 的圖像都是像素級,被稱為是圖像的空域數據。空域數據表征我們 可讀 的細節。如果我們將同一張圖像視為信號,進行頻譜分析,可以得到圖像的頻域數據。 觀察下面這組圖 來源 ,頻域圖中的亮點為低頻信號,代表圖像的大部分能量,也就是圖像的主體信息。暗點為高頻信號,代表圖像的邊緣和 ...
2021-08-10 10:23 0 310 推薦指數:
關於深度學習的優化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在訓練深度學習時我們的主要方法是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。盡管它易於實現,但SGDs調整困難 ...
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 ...
目錄 mini-batch 指數加權平均 優化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 學習率衰減 局部最優問題 一、mini-batch mini-batch:把訓練集划分成小點的子集 表示法 $x ...
前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ Mini-batch梯度下降法 見另一篇文章:梯度下降法。 指數加權平均 其原理如下圖所示,以每天的溫度為例,每天的溫度加權平均值等於β乘以前一天的溫度加權平均值,再加上(1-β)乘以 ...
。 這里介紹比較常用的小批量梯度下降,以及自適應調整學習率和梯度方向優化的兩種算法。 一、小批量梯度 ...
FFT 的優化和任意模數 FFT 目錄 FFT 的優化和任意模數 FFT 1. 前言和前置技能 2. 合並 3. 分裂 4. 任意模數FFT 1. 前言和前置技能 這篇主要講卡常如何卡到uoj榜第二頁,以及任意 ...
深度學習中有眾多有效的優化函數,比如應用最廣泛的SGD,Adam等等,而它們有什么區別,各有什么特征呢?下面就來詳細解讀一下 一、先來看看有哪些優化函數 BGD 批量梯度下降 所謂的梯度下降方法是無約束條件中最常用的方法。假設f(x)是具有一階連續偏導的函數,現在的目標是要求取最小的f(x ...