SGD with Momentum NAG(Nesterov Accelerated Gradient) AdaGrad RMSProp AdaDelta Adam 选择Adam还是SGD Nadam 动画演示 优化器(如梯度下降法)就是在反向传播过程中,指引损失函数的各个参数往正确的方向更新合适的大小,使得更新后的各个参数让损失函数值不断逼近全局最小。往哪走是梯度决定的,每一步走多少是学习率决定...
sgd表示什么意思SGD表示“随机梯度下降”(Stochastic Gradient Descent),是一种用于机器学习和深度学习中的参数优化的算法。 SGD的基本定义 SGD,即“Stochastic Gradient Descent”,中文翻译为“随机梯度下降”,是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的优化算法。SGD的核心思想是利用梯度...
Pytorch 代码中实现了SGD with Momentum/Nesterov两种,默认为SGD with Momentum。 首先,step函数允许传入一个loss的闭包。一些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数,即可传入一个闭包去允许它们重新计算你的模型。 其次,按照四个参数weight_decay、momentum、dampening、nesterov介绍。 weight_decay 权重...
Momentum: 在更新参数时考虑之前的更新方向,可以减小震荡,加速收敛。 Adagrad: 为每个参数设置不同的学习率,根据参数的历史梯度自适应地调整学习率。 Adadelta: 是对 Adagrad 的改进,解决了 Adagrad 学习率不断减小的问题。 RMSprop: 也是对 Adagrad 的改进,通过指数加权平均来平滑梯度的平方。 Adam: 结合了 Momentum...
其中,momentum表示动量参数的值,v表示之前的梯度方向。 第二步:计算当前梯度 在使用SGD动量参数更新模型参数之前,需要先计算当前的梯度。具体来说,将损失函数对模型参数的偏导数计算出来即可。如果使用PyTorch框架进行深度学习开发,可以使用以下代码实现: ```python optimizer.zero_grad() loss.backward() ``` 其中,...
2Momentum 3AdaGrad 在神经网络的学习中,学习率过小会耗费过多的时间,学习率过大会导致学习发散不能正确进行 AdaGrad 会为每个参数适当的调整学习率。h 表示过去学习梯度的平方和,随着学习的深入,更新的幅度会变得越来越小,实际上,如果无止境的进行学习,更新速度就会变成0, ...
SGDM的迭代格式是什么? SGDM的迭代格式可以表示为: 𝜃←𝜃−𝛼∙𝑣 𝑣=𝛽∙𝑣+ (1−𝛽)∙𝑔 其中,𝜃表示模型的参数,𝛼是学习率(learning rate),𝑣是速度(velocity),𝛽是动量(momentum)概念的超参数,𝑔表示当前样本的梯度。 步骤1:初始化参数 在使用SGDM进行迭代优化之前,需要对...
SGDM的迭代格式是什么? SGDM的迭代格式可以表示为: 𝜃←𝜃−𝛼∙𝑣 𝑣=𝛽∙𝑣+ (1−𝛽)∙𝑔 其中,𝜃表示模型的参数,𝛼是学习率(learning rate),𝑣是速度(velocity),𝛽是动量(momentum)概念的超参数,𝑔表示当前样本的梯度。 步骤1:初始化参数 在使用SGDM进行迭代优化之前,需要对...
Adam是一种自适应学习率的方法。以SGD作为最初的算法，Momentum在其基础上加入了一阶动量（历史梯度的...