前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们须要找到一组參数x.使得f(x)的值最小. 本文下面内容如果读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本号. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每一个batch包括m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据.而非整个训练集. 即: xt+1=xt+Δxt Δxt=−ηgt 当中.η为学习率,gt为x在

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

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 深度学习笔记(三):激活函数和损失函数 深度学习笔记:优化方法总结 深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释 深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型

Optimization 随机梯度下降(SGD): 当损失函数在一个方向很敏感在另一个方向不敏感时,会产生上面的问题,红色的点以“Z”字形梯度下降,而不是以最短距离下降:这种情况在高维空间更加普遍. SGD的另一个问题:损失函数容易卡在局部最优或鞍点(梯度为0)不再更新.在高维空间鞍点更加普遍 当模型较大时SGD耗费庞大计算量,添加随机均匀噪声时SGD需要花费大量的时间才能找到极小值. SGD+Momentum: 带动量的SGD,基本思想是:保持一个不随时间变化的速度,并将梯度估计添加到这个速度

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x,使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集.即: xt+1=xt+Δxt Δxt=−ηgt −ηgt −ηΔf(xt−1+ρx

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:

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x,使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度:     缺点: 由于这种方法是在一次更新中,就对整个数据集计算梯度,所以计算起来非常慢,遇到很大量的数据集也会非常棘手,而且不能投入新数据实时更新模型. 我们会事先定义一个迭代次数 epoc

机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到,但是还是不够精通．将自己的学习记录下来,以备不时之需 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣,同时利用损失函数来提升算法模型． 这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法 常用的优化方法(Optimizer): 1.SGD&BGD&Mini-BGD: SGD(stochastic gradient descent):随机梯度下

关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9): 训练一个epoch,把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10),画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线,根据曲线来选择合适的初始学习率. 从上图可以看出学习率和loss之间的关系,最曲线的最低点的学习率已经有了使loss上升的趋势,曲线的最低点不选.最低点左边的点都是可供选择的点,但是选择太小的学习率会导致收敛的速度过慢,所以根据上图我们可以选择0.01(10-2)为初

之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理,在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法,如下: optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost) 1 但是在使用caffe时solver里面一般都用的SGD+momentum,如下: base_lr: 0.0001 momentum: 0.9 weight_dec

转自:http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的. 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法. 4.通过速度v,来积累了之前梯度指数级衰减的平均,并且继续延该方向移动: 再看看算法:  动量算法直观效果解释:   如图所示,红色为SG

11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向.因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent).在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量.然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题.对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果. \[ \mathbf{g}_t

airfoil4755 下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA 提取码:dwjq 11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向.因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent).在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量.然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问

一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络的结构,使其更加容易训练.Batch Normalization就是这个思想. 为什么要做Normalization? 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降),那么网络

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in

1. 相关软件版本 xshell: xmanager: pycharm: pycharm破解服务器:https://jetlicense.nss.im/ 2. 将相应的软件安装(pojie好) a> 启动xmanager passive,这个是用来接受linux转发过来的x11的: b> 设置xshell,使用ssh隧道将x11转发到windows机器上 在被设置的服务器上执行echo $DISPLAY,如下: c> 通过设置后,就可以将linux中的图形界面转发到windows机器上了

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet).长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等. 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果.CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中. 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章,作者Suki Lau.文章讨论了在卷积神经网络中,该