那么L2O就和传统优化不一样的地方在于 L2O 会先通过历史上的一些训练算例(Trainning Optimizees)来训练出一个 学习优化器(Learable Optimizer), 这个过程其实就是我们在训练神经网络。训练完毕之后真正在线使用的时候 直接拿这个 Learable Optimizer 就可以得到优化问题的最优解了。整个过程如下图所示: 那么L2O相...
一、AdaGradAdaGrad,全称Adaptive Gradient,又叫自适应梯度算法,是一种具有自适应学习率的梯度下降优化方法。 1.1 提出背景AdaGrad是基于随机梯度下降进行改进后的优化算法。在 随机梯度下降或小批量随机梯度下…
优点：相对于网格搜索，它在搜索空间较大时，更高效地找到性能相对较好的超参数组合。缺点：不能保证找到全局最佳超参数；通常需要进行适当次数的抽样以充分搜索超参数空间。三、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）贝叶斯优化是一种基于高斯过程的优化算法，它通过建立模型对超参数进行先验估计，并通过观察来更新估计结果。...
End-to-End Multi-Task Learning with Attention(CVPR 2018)在文中的实验部分提出了DWA方法,用来动态调整多任务的权重。DWA借鉴了GradNorm的思路,利用loss的变化情况来衡量任务的学习速度,每个任务的权重可以表示为如下的计算公式: 上面的公式计算每个任务连续两个step的loss变化情况,作为这个任务的学习速度,归一化后得到...
那种沉浸，倒是心流，找到心流的状态可以帮助我们深入阅读。深度阅读能够帮助我们拓展知识点的覆盖面。深度阅读是基于知识图谱的。就像一颗种子长成参天大树，分出枝干、开出枝杈，根植于地底。种子是知识点，枝干和枝杈都是深入阅读衍生的知识点。至此18个优化学习的方法介绍完毕。欢迎私信、留言、讨论、收藏、转发。
SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了。即: 其中, 是学习率, 是梯度 SGD完全依赖于当前batch的梯度,所以 可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新 缺点:(正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法) ...
深度学习优化粒子群 粒子群优化算法改进 粒子群算法的修正 基础的PSO算法可以成功解决一些问题,例如数学优化问题、组合问题即多层神经网络训练等。但也存在着算法收敛性与收敛速度等问题,因此对PSO算法有许多修正方法,用于提升性能。这些修改包括引入惯性权重、最大速度、速度收缩、确定个人最佳和全局最佳(或局部最佳)位置...
寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的...
深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分,它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例,探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。 1 背景与应用 学习深度网络架构需要大量数据,是一个计算需求很高的任务。神经元之间的连接和参数数量庞大,需要梯度下降...