比如NLP领域,Transformer、BERT这些经典模型均使用的Adam,及其变种AdamW。 3 优化器对比 CV任务实验 有人研究过几大优化器在一些经典任务上的表现。如下是在图像分类任务上,不同优化器的迭代次数和ACC间关系。 SGD > Adam?? Which One Is The Best Optimizer: Dogs-VS-Cats Toy Experiment 训练集上 验证集上 可...
不然可能出现Z字型更新下降(因为一个方向比另一个方向更陡峭) 3)在高度非凸的误差函数优化过程中,无法避免陷入局部次优解或鞍点。 4)参数更新方向只依赖于当前batch计算出的梯度,也可能导致十分不稳定的震荡。 数据量有限。 为保证SGD收敛,一般实际操作中,对学习率会进行线性衰减,例如除以迭代次数。但这种方法也需...
在这个示例中,我们首先定义了一个简单的线性回归模型,并生成了一些随机的训练数据。接下来,使用optim.SGD初始化了SGD优化器,然后在训练循环中,我们依次执行清空梯度、前向传播、计算损失、反向传播以及更新参数的步骤。 可视化SGD训练过程 为了更好地理解SGD优化器的效果,我们可以通过可视化损失和准确性的变化,观察训练...
通过这种方式,在接近最优解时,Nesterov优化器比标准动量SGD算法有更快的收敛速度。因为这种“前瞻性”的操作能帮助优化器避免走得太远,就像是提前刹车,所以在接近最优解时更加稳定。 示意图,可能不严谨,仅供理解 2.4 Pytorch中对SGD算法的实现 到这里我们已经基本解释清楚SGD算法的原理了,让我们来看一下Pytorch中是...
在PyTorch中,SGD优化器可以通过torch.optim.SGD类轻松实现。为了更好地理解和应用SGD优化器,下面我们将详细解释其关键参数,并推荐百度智能云文心快码(Comate)作为深度学习模型开发与优化的辅助工具。 百度智能云文心快码(Comate):作为一款高效、智能的代码生成工具,文心快码能够极大地提升深度学习模型的开发效率。它支持多...
本文将深入探讨PyTorch UNet开源模型及其SGD优化器源码,帮助读者更好地理解和应用这一技术。 一、PyTorch UNet开源模型简介 UNet模型由Ronneberger等人于2015年提出,专为医学图像分割而设计。其独特的U形结构包含对称的收缩路径和扩张路径,使得模型在捕捉图像上下文信息的同时,能够恢复详细的图像特征,从而在处理高分辨率...
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）与其他优化器的比较 SGD是最基础的一阶优化器，其核心思想是每次迭代时仅使用一个样本的梯度信息来更新模型参数。SGD在每次迭代中从训练数据集中随机选择一个样本，计算该样本的梯度，并使用该梯度信息来更新模型参数。动量法（Momentum）在SGD的基础上...
优化器讲解第一期-SGD与momentum动量, 视频播放量 1704、弹幕量 0、点赞数 46、投硬币枚数 19、收藏人数 46、转发人数 6, 视频作者 AI匠, 作者简介 创业公司知未智能CTO&创始人,微软&谷歌&认证社区AI专家,记录编程/AI相关内容,兴趣使然的终生学习UP,相关视频:优化器讲
SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。
本文将从随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)到自适应矩估计(Adam)这两个优化器进行比较与分析。 1.随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降是最简单、最基础的优化器之一,其主要思想是通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数。每次迭代时,SGD随机选择一个小批量的训练样本进行梯度计算和参数更新,因此它的计算效率...