深度學習優化演算法:動量、RMSProp、Adam
https://mp.weixin.qq.com/s/t_ubFq5WVCyD2t35MYX2Lg
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620
相關推薦
深度學習優化演算法:動量、RMSProp、Adam
https://mp.weixin.qq.com/s/t_ubFq5WVCyD2t35MYX2Lg https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3ODkxODU3Mg==&mid=2247487472&idx=2&sn=2c4ffdfe5430
優化演算法:動量梯度下降+RMSprop+Adam演算法+學習率衰減
原作:http://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/7728427.html動量梯度下降法(Momentum)另一種成本函式優化演算法,優化速度一般快於標準的梯度下降演算法.基本思想:計算梯度的指數加權平均數並利用該梯度更新你的權重假設圖中是你的成本函
2017年深度學習優化演算法最新進展:改進SGD和Adam方法
2017年深度學習優化演算法最新進展:如何改進SGD和Adam方法 轉載的文章,把個人覺得比較好的摘錄了一下 AMSGrad 這個前期比sgd快,不能收斂到最優。 sgdr 餘弦退火的方案比較好 最近的一些研究(Dozat and Manning, 2017[13]、
深度學習 --- BP演算法詳解(流程圖、BP主要功能、BP演算法的侷限性)
上一節我們詳細推倒了BP演算法的來龍去脈,請把原理一定要搞懂,不懂的請好好理解BP演算法詳解,我們下面就直接把上一節推匯出的權值調整公式拿過來,然後給出程式流程圖,該流程圖是嚴格按照上一節的權值更新過程寫出的,因此稱為標準的BP演算法,標準的BP演算法中,每輸入一個樣本,都要回傳誤差並調整權值,
機器學習&深度學習優化演算法
梯度下降演算法 1.給定資料集X = {}, 資料標記為:Y = {} 學習器:, 學習率:。 for {
[深度學習] 優化演算法
優化演算法 優化演算法的功能就是改善訓練方式,來最小化(最大化)損失函式 模型內部有些引數,是用來計算測試集中目標值 Y 的真實值和預測值的偏差,基於這些引數,就形成了損失函式E(x)。 比如說,權重(ωωω)和偏差(b)就是這樣的內部引數,一般用於計算輸出值,
深度學習筆記1:end-to-end、anchor box解釋、人體檢測程式碼
非end-to-end方法: 目前目標檢測領域,效果最好,影響力最大的還是RCNN那一套框架,這種方法需要先在影象中提取可能含有目標的候選框(region proposal), 然後將這些候選框輸入到CNN模型,讓CNN判斷候選框中是否真的有目標,以及目標的類別是什麼。在我們看到的結果中,往往是類似與下圖這種
吳恩達深度學習——優化演算法
1、mini-batch梯度下降法: mini-batch size=m,就是我們平常用的梯度下降,即batch梯度下降 mini-batch size=1,則為隨機梯度下降:每次迭代,只對一個樣本進行梯度下降,大部分時間你向著全域性最小值靠近,但有時候會遠離最小值,因為
機器學習——優化演算法:牛頓法-初探
前言1、看了關於牛頓法相關的文章,下面是總結記錄。2、感受的話:數學公式最為重要的是數學符號語言的理解,如果第一次看不懂很正常,保持住心態最為重要,然後將每個符號帶入公式和公式描述語言裡就能理解,還有一篇看不懂就看第二篇,第三篇....(ps:我是捏著鼻子看完又臭又長的公式)
2017年深度學習優化演算法最新綜述
梯度下降演算法是機器學習中使用非常廣泛的優化演算法,也是眾多機器學習演算法中最常用的優化方法。幾
深度學習優化演算法總結
深度學習優化演算法最耳熟能詳的就是GD(Gradient Descend)梯度下降,然後又有一個所謂的SGD(Stochastic Gradient Descend)隨機梯度下降,其實還是梯度下降,只不過每次更新梯度不用整個訓練集而是訓練集中的隨機樣本。梯度下降的好處就是用到了當前迭代的一些性質,以至於總
深度學習優化演算法總結與實驗
深度學習優化演算法最耳熟能詳的就是GD(Gradient Descend)梯度下降,然後又有一個所謂的SGD(Stochastic Gradient Descend)隨機梯度下降,其實還是梯度下降,只不過每次更新梯度不用整個訓練集而是訓練集中的隨機樣本。梯度下降的好處就是用到了當前迭代的一些性質,以至於總
神經網路優化演算法:從梯度下降到Adam方法
調整模型更新權重和偏差引數的方式時,你是否考慮過哪種優化演算法能使模型產生更好且更快的效果?應該用梯度下降,隨機梯度下降,還是Adam方法? 這篇文章介紹了不同優化演算法之間的主要區別,以及如何選擇最佳的優化方法。 什麼是優化演算法? 優化演算法的功能,
各種神經網路優化演算法:從梯度下降到Adam方法
在調整模型更新權重和偏差引數的方式時,你是否考慮過哪種優化演算法能使模型產生更好且更快的效果?應該用梯度下降,隨機梯度下降,還是Adam方法? 這篇文章介紹了不同優化演算法之間的主要區別,以及如何選擇最佳的優化方法。 什麼是優化演算法? 優化演算法的功能,是通過改善訓練方式
深度學習——優化器演算法Optimizer詳解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
在機器學習、深度學習中使用的優化演算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什麼呢,又該怎麼選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf/160
【深度學習】深入理解優化器Optimizer演算法(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
1.http://doc.okbase.net/guoyaohua/archive/284335.html 2.https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8780548.html 原文地址(英文論文):https://www.cnblogs.c
深度學習 --- 優化入門二(SGD、動量(Momentum)、AdaGrad、RMSProp、Adam詳解)
另在一篇文章中,我們介紹了隨機梯度下降的細節以及如何解決陷入區域性最小值或鞍點等問題。在這篇文章中,我們看看另一個困擾神經網路訓練的問題,即病態曲率。 雖然區域性最小值和鞍點可以阻止我們的訓練,但是病態曲率可以使訓練減慢到機器學習從業者可能認為搜尋已經收斂到次優極小值的程度。讓我們深入瞭解病
改善深層神經網路_優化演算法_mini-batch梯度下降、指數加權平均、動量梯度下降、RMSprop、Adam優化、學習率衰減
1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時,知道了可以將訓練樣本橫向堆疊,形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣: 當資料量不是太大時,這樣做當然會充分利用向量化的優點,一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋,速度也會較快。但當資料量急劇增大,達到百萬甚至更大的數量級時,組成的矩陣將極其龐大,直接對這麼大
深度學習之(十一)Deep learning中的優化方法:隨機梯度下降、受限的BFGS、共軛梯度法
三種常見優化演算法:SGD(隨機梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共軛梯度法)。 1.SGD(隨機梯度下降) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是隨機和優化相結合的產物,是一種很神奇的優化方法,屬於
深度學習—加快梯度下降收斂速度(二):Monmentum、RMSprop、Adam
上篇部落格講的是利用處理(分組資料集)訓練資料集的方法,加快梯度下降法收斂速度,本文將介紹如何通過處理梯度的方法加快收斂速度。首先介紹Monmentum,再次介紹RMSprop,最後介紹兩種演算法的綜合體Adam。 1.Monmentum 在介紹Monmen