目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合. 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式: \[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \] 其中,\(\eta\) 是学习率,\(\theta_t\) 是第 \(t\) 轮的参数,\

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(2)-- 优化算法 深度机器学习中的batch的大小 深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响? 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均(Exponentially weighted averages) 这种滑动平均算法称为指数加权平均(exponentially weighted average)其一般形式为: 值决定了指数加权平均的天数,近似表示为:

自动调参的Adam方法已经非常给力了,不过这主要流行于工程界,在大多数科学实验室中,模型调参依然使用了传统的SGD方法,在SGD基础上增加各类学习率的主动控制,以达到对复杂模型的精细调参,以达到刷出最高的分数. ICLR会议的 On the convergence of Adam and Beyond 论文,对Adam算法进行了 猛烈的抨击,并提出了新的Adam算法变体. 以前的文章:最优化方法之GD.SGD :最优化之回归/拟合方法总结:最优化方法之SGD.Adams: 参考文章:GD优化算法

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君 阅读数 455更多 分类专栏: 算法 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 文章目录 优化方法概述 1.整体

https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/80567558 自动调参的Adam方法已经非常给力了,不过这主要流行于工程界,在大多数科学实验室中,模型调参依然使用了传统的SGD方法,在SGD基础上增加各类学习率的主动控制,以达到对复杂模型的精细调参,以达到刷出最高的分数. ICLR会议的 On the convergence of Adam and Beyond 论文,对Adam算法进行了 猛烈的抨击,并提出了新的Adam算法变体. 以前的文章:

在上篇文章中,我们用一个框架来回顾了主流的深度学习优化算法.可以看到,一代又一代的研究者们为了我们能炼(xun)好(hao)金(mo)丹(xing)可谓是煞费苦心.从理论上看,一代更比一代完善,Adam/Nadam已经登峰造极了,为什么大家还是不忘初心SGD呢? 举个栗子.很多年以前,摄影离普罗大众非常遥远.十年前,傻瓜相机开始风靡,游客几乎人手一个.智能手机出现以后,摄影更是走进千家万户,手机随手一拍,前后两千万,照亮你的美(咦,这是什么乱七八糟的).但是专业摄影师还是喜欢用单反,孜孜不倦地调

prototxt文件是caffe的配置文件,用于保存CNN的网络结构和配置信息.prototxt文件有三种,分别是deploy.prototxt,train_val.prototxt和solver.prototxt. 1. solver.prototxt solver.prototxt是caffe的配置文件.里面定义了网络训练时候的各种参数,比如学习率.权重衰减.迭代次数等等. solver.prototxt文件只在网络进行训练的时候需要载入.是网络训练的一个整体的参数配置文件. 下面详细说明每

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度

JoJoGAN: One Shot Face Stylization. 只用一张人脸图片,就能学习其风格,然后迁移到其他图片.训练时长只用 1~2 min 即可. code paper 效果: 主流程: 本文分享了个人在本地环境(非 colab)实践 JoJoGAN 的整个过程.你也可以依照本文上手训练自己喜欢的风格. 准备环境 安装: Anaconda PyTorch conda create -n torch python=3.9 -y conda activate torch conda

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不仅可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域. 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:                                                                     Ax=λx 其中A是一个n×n的矩阵,x是一个n维向量,则我们说λ是矩阵A的一个特征值,而x是矩阵A的特征值λ所对应的特

MADDPG原文链接 OpenAI bog DDPG链接 目录 一.摘要 二.效果展示 三.方法细节 问题分析 具体方法 伪代码 网络结构 四.实验结果 五.总结 附录 Proposition 1 一.摘要   文章探索了多智能体(multi-agent)领域的强化学习方法.  由于多智能体的环境状态由多个agent的行为共同决定,本身具有不稳定性(non-stationarity),Q-learning算法很难训练,policy gradient算法的方差会随着智能体数目的增加变得更大.  作

使用Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 利用Tensorflow读取二进制CIFAR-10数据集 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 Tensorflow实

创新点: 1.在GCN(global convolutional network)基础上,把他的backbone替换成更多层的,使其适应中分辨率影像,resnet50,101,152 2.利用 channel attention 来挑选出最具有识别力的特征 3.迁移学习来解决数据稀缺的问题,用了不同分辨率训练好的数据 目标数据集: landsat-8 和 ISPRS Vaihingen Challenge Dataset 语义分割现代技术: 1.global context(全局上下文信息):如

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智

1. Adam 学习率0.00035真香: 2. SGD + Momentum 学习率应当找到合适区间,一般远大于Adam (取1,2,5,10这类数据): 3. 提前终止,防止过拟合; 4. Ensemble可以显著提高模型性能,对两个模型而言,适当增加性能较好的模型权重可能会取得更好的结果: 5. 随机擦除 https://www.ctolib.com/albumentations-team-albumentations.html#articleHeader7 : class albumen

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类 我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(

torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来. 为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数. 要构建一个优化器optimizer,你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数(所有的参数必须是变量s)的列表. 然后,您可以指定程序优化特定的选项,例如学习速率,权重衰减等. optimizer = optim.SGD(mod

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84311430 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 当网络的评价指标不在提升的时候,可以通过降低网络的学习率来提高网络性能.所使用的类 class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnP