下面是使用MATLAB编写的简单的Adam算法寻优代码示例。这个示例使用二次函数作为目标函数,并演示了如何使用Adam算法来最小化这个函数。 Adam funxx2 x03 Adam alpha0.001 beta10.9 beta20.999 epsilon1e-8 iterations1000 m0 v0 fori1iterations grad2x0 mbeta1m1beta1grad vbeta2v1beta2grad2 m_hatm1beta1i ...
%% 参数设置 options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MiniBatchSize', 30, ... % 批大小 'MaxEpochs', 1200, ... % 最大迭代次数 'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始学习率为 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.5, ......
下面是使用`distAdam`函数实现分布式Adam算法的一般步骤: 1.准备数据:将训练数据划分为多个子集,每个子集在一个单独的GPU上进行处理。 2.定义模型:使用Deep LearningToolbox中的函数和类定义分布式深度学习模型。 3.配置训练选项:设置训练选项,包括学习率、批处理大小、训练迭代次数等。 4.训练模型:使用`distAdam`函...
model.compile( optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['acc']#这个参数应该是用来打印正确率用的,现在终于理解啦啊 ) model.fit(data_train, epochs=1, steps_per_epoch=train_count//BATCH_SIZE, validation_data=data_test, validation_steps=train_count//BATCH_SIZE) 1. 2...
a.下载最新的ADAM工具箱,下载链接为:https ://http://github.com/treder/MVPA-Light。 16.设置示例代码和数据(可选)。 a.下载示例代码和数据集,下载链接为:https://osf.io/4qgp2/。 b.将存档解压缩到您选择的文件夹中。 c.Matlab用户可以遵循下面描述的方法逐步运行提供的示例代码。
options = trainingOptions(‘adam’, …%求解器设置为’adam’ ‘MaxEpochs’,Tuna1(1,3), …%这个参数是最大迭代次数,即进行200次训练,每次训练后更新神经网络参数 ‘MiniBatchSize’,16, …%用于每次训练迭代的最小批次的大小。 ‘InitialLearnRate’,Tuna1(1,2), …%学习率 ...
2、优化算法(梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等) 3、调参技巧(参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等) 4、案例讲解:卷积神经网络模型优化 5、实操练习 第八章 迁移学习算法 1、迁移学习算法的基本原理(为什么需要迁移学习?为什么可以迁移学习?迁移学习的...
"adam", "InitialLearnRate",0.001, "MaxEpochs",10, "ValidationData",{validImgs,validLabels}, "ValidationFrequency",50, "Plots","training-progress" ); net = trainNetwork(trainImgs,trainLabels,layers,options); 接下来,我们使用matlab中的classify函数来对测试数据进行分类。在这里,我们可以计算出模型的...