深度学习优化器 optimizer 的选择
网址:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/76639460
深度学习优化器 optimizer 的选择的更多相关文章
- 深度学习——优化器算法Optimizer详解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...
- 从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法概览(一) 重点
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学 ...
- 【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...
- 优化器Optimizer
目前最流行的5种优化器:Momentum(动量优化).NAG(Nesterov梯度加速).AdaGrad.RMSProp.Adam,所有的优化算法都是在原始梯度下降算法的基础上增加惯性和环境感知因素进 ...
- <深度学习优化策略-3> 深度学习网络加速器Weight Normalization_WN
前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN). ...
- 《Mysql - 优化器是如何选择索引的?》
一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句. 二: ...
- scipy优化器optimizer
#optimazer优化器 from scipy.optimize import minimize def rosem(x): return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1])**2.0 ...
- ubuntu之路——day8.1 深度学习优化算法之mini-batch梯度下降法
所谓Mini-batch梯度下降法就是划分训练集和测试集为等分的数个子集,比如原来有500W个样本,将其划分为5000个baby batch,每个子集中有1000个样本,然后每次对一个mini-bat ...
- 深度学习优化算法Momentum RMSprop Adam
一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+( ...
随机推荐
- linux挂载问题
说明 Linux系统在使用光盘.软盘或U盘时,必须先执行挂载(mount)命令. 挂载命令会将这些存储介质指定成系统中的某个目录,以后直接访问相应目录即可读写存储介质上的数据. 挂载光盘 mount ...
- spring BeanUtils.copyProperties只拷贝不为null的属性
在MVC的开发模式中经常需要将model与pojo的数据绑定,apache和spring的工具包中都有BeanUtils,使用其中的copyProperties方法可以非常方便的进行这些工作,但在实际 ...
- Raspbian 编译安装 PHP 7.2
原文地址:Raspbian 编译安装 PHP 7.2 0x00 配置 开发板: Raspberry Pi 3B 系统: Raspbian 2019-04-08 stretch 0x01 下载源码 20 ...
- Maven POM 模板[z]
https://juejin.im/post/5cc826a5f265da03a33c443a [z]https://juejin.im/post/5cc826a5f265da03a33c443a S ...
- 禁用linux的密码策略
注释掉文件 /etc/pam.d/system-auth-ac中的 password requisite pam_passwdqc.so enforce=everyone 这一行 #%PAM-1.0 ...
- SVM的推导和理解
主要记录了SVM思想的理解,关键环节的推导过程,主要是作为准备面试的需要. 1.准备知识-点到直线距离 点\(x_0\)到超平面(直线)\(w^Tx+b=0\)的距离,可通过如下公式计算: \[ d ...
- windows系统安装的两个阶段
windows visa .windows7.windows server 2008系统安装的两个阶段1.Boot.WIM----Windows PE系统.提供了windows7安装向导! 2.Ins ...
- 【VS开发】【图像处理】 bayer, yuv, RGB转换方法
因为我的STVxxx USB camera输出格式是bayer格式,手头上只有YUVTOOLS这个查看工具,没法验证STVxxx在开发板上是否正常工作. 网上找了很久也没找到格式转换工具,最后放弃了, ...
- python 并发编程 协程池
协程池 from gevent.pool import Pool from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent from gev ...
- HDU 5437 & ICPC 2015 Changchun Alisha's Party(优先队列)
Alisha’s Party Time Limit: 3000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) ...