SGD梯度下降代码 梯度下降算法代码 目录 1. 什么是梯度下降法? 2. 举个例子 3. 完整代码示例 1. 什么是梯度下降法? 以函数求解最小值为例: y= x^2: 改变自变量x的值,让梯度y’(自变量的导数dy/dx=2x)逐渐减小到0,从而使因变量y达到最小。 以求解模型参数为例: y = ax+b: 我们想要通过采样值(x,...
主要是对深度学习各种优化器 (从SGD到AdamW) 使用统一的框架做一次整理,本文相比于链接从源代码的角度理解这些优化器的思路。 代码来自 PyTorch1.7.0 官方教程: https://pytorch.org/docs/1.7.0/optim.html 首先我们来回顾一下各类优化算法。 深度学习优化算法经历了 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelt...
Cost=∑u,i∈R(rui−r^ui)2=∑u,i∈R(rui−puTqi)2 注意这里的u和i对应R矩阵中有真实评分的用户和物品,这就是BasicSVD算法,加入L2正则化项后,即为RSVD: \begin{split} Cost&=\sum_{u,i\in R} (r_{ui}- {p^T_{u}}{q_{i}})^2 + \lambda(\sum_u{\Vert p_{u} \Vert}^2+\s...
sgd momentum nesterov momentum adagrad rmsprop adadelta adam adamax nadam nadamax sgd 虽然有凑数的嫌疑,不过还是把sgd也顺带说一下,就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下: 其中 是学习率, 是损失关于参数的梯度(有的资料...
本文将探讨信贷风控模型中常用的几种算法,包括Adaboost、XGBoost、SGD、SVC和随机森林,以及KNN。我们将通过对比这些算法的性能,找出最适合信贷风控场景的模型。 首先,我们需要了解数据集的整体结构。这里有一个包含25个变量的数据集,其中ID是每个客户的ID,LIMIT_BAL是金额,SEX是性别(1表示男,2表示女),EDUCATION是教育...
矩阵分解在推荐算法中具有重要地位，尤其RSVD、BiasSVD、SVD++等方法。RSVD通过矩阵分解预测用户对物品的评分，通过损失函数来优化参数。损失函数主要基于预测评分与真实评分的平方差。加入L2正则化项后，RSVD算法被引入。SGD优化方法通过梯度下降法更新参数，设置学习率α，更新公式为[公式]。以movielens数据集...
Loss函数使用l2 ,优化函数使用sgd算法,学习率为0.03 模型变量为net 代码如下: from mxnet.gluon import loss as gloss from mxnet import gluon loss = gloss.L2Loss() trainer = [选项] (net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.03}) A. Trainer() B. Trainer C. gluon.Trainer D. gluon...
AdaBound结合了SGD和Adam两种算法,在训练开始阶段,它能像Adam一样快速,在后期又能像SGD一样有很好的收敛性。 SGD(随机梯度下降)算法历史悠久,它是让参数像小球滚下山坡一样,落入山谷,从而获得最小值。 但它最大的缺点是下降速度慢(步长是恒定值),而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。
Juliuszh:一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 主要是对深度学习各种优化器 (从SGD到AdamW) 使用统一的框架做一次整理,本文相比于链接从源代码的角度理解这些优化器的思路。 代码来自 PyTorch1....