Task6.PyTorch理解更多神经网络优化方法

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Task6.PyTorch理解更多神经网络优化方法

1.了解不同优化器 2.书写优化器代码3.Momentum4.二维优化,随机梯度下降法进行优化实现5.Ada自适应梯度调节法6.RMSProp7.Adam8.PyTorch种优化器选择梯度下降法: 1.标准梯度下降法:GD每个样本都下降一次,参考当前位置的最陡方向迈进容易得到局部最优,且训练速度慢 2.批量下降法:BGD不再是一次输入样本调整一次,而是一批量数据后进行调整,模型参数的调整更新与全部输入样本的代价函数的和有关,即下山前掌握附近地势,选择最优方向. 3.随机梯度下降法SGD在一批数…

神经网络优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: 优点: cost fuction若为凸函数,能够保证收敛到全局最优值:若为非凸函数,能够收敛到局部最优值缺点: 由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次,所以批量梯度下降可能非常慢训练数较多时,需要较大内存批量梯度下降不允许在线更新模型,例如新增实例. Stochastic G…

神经网络优化算法：梯度下降法、Momentum、RMSprop和Adam

最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识.关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结.吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法.通过梯度下降法,使得网络参数不断收敛到全局(或者局部)最小值,但是由于神经网络层…

移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结

1.前言本文接上篇<移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”>,关于移动网络的主要特性,在上篇中已进行过详细地阐述,本文将针对上篇中提到的特性,结合我们的实践经验,总结了四个方法来追求极致的“爽快”:快链路.轻往复.强监控.多异步,从理论讲到实践.从技术讲到产品,理论联系实际,举一反三,希望给您带来启发. 如果您还未阅读完上篇<移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”>,建议您先行读完后再续本文. 本篇的目的,就是希望以通俗易懂…

zz图像、神经网络优化利器:了解Halide

动图示例实在太好图像.神经网络优化利器:了解Halide Oldpan 2019年4月17日 0条评论 1,327次阅读 3人点赞前言 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言,全称领域专用语言.主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速,我们有必要对其有一定的了解.因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想. 其中,在OpenCV(传统图像处理库…

【零基础】神经网络优化之Adam

一.序言 Adam是神经网络优化的另一种方法,有点类似上一篇中的“动量梯度下降”,实际上是先提出了RMSprop(类似动量梯度下降的优化算法),而后结合RMSprop和动量梯度下降整出了Adam,所以这里我们先由动量梯度下降引申出RMSprop,最后再介绍Adam.不过,由于RMSprop.Adam什么的,真的太难理解了,我就只说实现不说原理了. 二.RMSprop 先回顾一下动量梯度下降中的“指数加权平均”公式: vDW1 = beta*vDW0 + (1-beta)*dw1 vDb1 = b…