设立3个指针pa.pb和pc,其中pa和pb分别指向La表和Lb表中当前待比较插入的结点,而pc指向Lc表中当前最后一个结点:若pa->data<=pb->data,则将pa所指结点链接到pc所指结点之后,否则将pb所指结点链接到pc所指结点之后:由于链表的长度为隐含的,则第一个循环执行的条件是pa和pb皆非空,当其中一个为空时,说明有一个表的元素已归并万,则只要将另一个表的剩余段链接在pc所指结点之后即可. An optimizer that trains as fast as Ada…

Adam作者大革新, 联合Hinton等人推出全新优化方法Lookahead   参与:思源.路.泽南 快来试试 Lookahead 最优化方法啊,调参少.收敛好.速度还快,大牛用了都说好. 最优化方法一直主导着模型的学习过程,没有最优化器模型也就没了灵魂.好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的,它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助. 从最开始的批量梯度下降,到后来的随机梯度下降,然后到 Adam 等一大帮基于适应性学习率的方法,最优化器已经走过了很多年.尽管目前 Adam 差不多已经…

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…

曾经多次看到别人说起,在选择Optimizer的时候默认就选Adam.这样的建议其实比较尴尬,如果有一点科学精神的人,其实就会想问为什么,并搞懂这一切,这也是我开这个Optimizer系列的原因之一.前面介绍了Momentum,也介绍了RMSProp,其实Adam就是二者的结合,再加上偏差修正(Bias Correction). 首先,在Adam算法迭代过程中,需要计算各个时刻梯度的Exponential Moving Average,这一步骤来源于Momentum算法: 第二,计算各个时刻梯度…

概述 这一节主要介绍一下TensorFlow在应用的过程中的几个小的知识点,第一个是关于features的处理的,例如Bucketized (Binned) Features 和 Feature scalling.第二个是简单的介绍一下常用的几个Optimizer之间的区别,例如SGD, Adagrad, Adam等等.这里主要是对前面一节的内容的一个小补充.其实关于feature的处理,我在前面已经用了很长一段时间在讲了,但是基本都是基于sklearn的框架来处理的,虽然前面咱们说了很多很多,…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 参考博客:https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51036677 摘要 该文提出了一个快速的基于区域框的卷积网络用于目标检测任务.Fast RCNN使用深度卷积网络对proposals进行分类.相比先前的工作,Fast R-CNN在提高准确率的基础上提高了训练和测试的速度.在VGG19的网络中,Fast R-CNN训练时间比R-CNN快9倍,而测试要快2…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 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:  sgd: 先来看SGD.SGD没有动量的概念,也就是说: 代入步骤3,可以看到下降梯度就是最简单的 SGD缺点:下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点. SGD…

做语义分割的大概都知道这几篇文章了,将一个传统的计算机视觉模型,用CNN一点一点的替换,直到最后构建了一个完整的基于CNN的端到端的模型.这几篇文章有一定的连贯性.从中可以看到一种研究的趋势走向. 上一篇文章里介绍过,Selective Search for Object Recognition,这篇 paper 发表于 2013 年,是一个传统的基于特征提取加分类识别的模型,这个模型主要分成三个部分: 1) 候选区域的提取,这里主要用到了图像分割以及区域融合,经过这一步,从一张图像里大概提取出…

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…