精华内容
下载资源
问答
  • sgd优化
    千次阅读
    更多相关内容
  • 从Adam切换到SGD 表明:“即使在自适应解决方案具有更好的训练性能的情况下,通过自适应方法发现的解决方案的普遍性也比SGD差(通常显着更差)。这些结果表明,从业者应该重新考虑使用自适应方法来训练神经网络。 ...
  • pytroch中的SGD优化

    2021-10-23 21:38:41
    在pytorch中,有一个优化器(Optimizer)的概念,包名为torch.optim,优化算法有SGD, Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam SGD SGD是常用的优化方法,但是其收敛的过程很慢,Momentum方法可以加速收敛 class torch.optim...
    • 在pytorch中,有一个优化器(Optimizer)的概念,包名为torch.optim,优化算法有SGD, Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam

    SGD

    • SGD是常用的优化方法,但是其收敛的过程很慢,Momentum方法可以加速收敛
    class torch.optim.SGD(param,lr=<objectobject>,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)
    

    params:用于优化迭代的参数(net.parameters())
    lr:学习率,默认值为1e*-3
    momentum:动量因子,用于动量梯度的下降算法,默认为0
    dampening:抑制因子,用于动量算法,默认为0
    weight_decay:权值衰减系数,L2参数,默认为0
    nesterov:nesterov动量方法使能

    使用:optimizer=SGD(net.parameters(),lr=0.05)

    展开全文
  • 主要介绍了Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 关于SGD优化器的学习率衰减的问题

    千次阅读 2021-05-08 10:19:39
    由于学术需要,这段时间再训练一个分类器,但...我怀疑是训练过程种学习率太大,于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式,但能力有限,读代码没读懂,就在网上找,也没找到。 最后再Google上找到了,帖子的连接如下: ...

    由于学术需要,这段时间再训练一个分类器,但其效果不太好,loss下降不明显。便考虑是不是学习率的问题,由于使用的是SGD,其中一个参数为decay,借鉴别人的参设默认值,decay 一般设为1x10-4 .我怀疑是训练过程种学习率太大,于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式,但能力有限,读代码没读懂,就在网上找,也没找到。
    最后再Google上找到了,帖子的连接如下:
    https://machinelearningmastery.com/understand-the-dynamics-of-learning-rate-on-deep-learning-neural-networks/
    计算的公式如下:initial_rate为初始优化器时的学习率,decay为衰减参数,iteration为迭代次数
    initial_rate为初始优化器时的学习率,decay为衰减参数,iteration为迭代次数
    但这个衰减的公式过于简单,再前期衰减的很快,后期几乎不衰减。

    例如当decay = 0.1时
    在这里插入图片描述

    要到100个iteration时才能将为原来的0.1左右

    当decay = 0.01 时
    在这里插入图片描述

    这样衰减效果就明显多了,1000个iteration时即可到达初始学习率的0.1左右
    而且SGD学习率是在同一个epoch,不同iteration之间的。想要再不同epoch中衰减可以使用scheduler。

    SGD学习率衰减,过于简单。可以尝试其他优化器或者自定义学习率。由于能力有限,后面再解决这些问题,如有错误,欢迎指正。共同学习,共同进步。

    展开全文
  • 【Tensorflow】解决使用SGD优化器报错

    千次阅读 2022-04-03 09:50:01
    在使用优化SGD时,尝试几种方法。 from keras.optimizer_v1 import sgd model.compile(loss="mse", optimizer=sgd(lr=1e-6, momentum=0.9)) 报错 from tensorflow.python.keras.optimizer_v1 import sgd ...

    使用tensorflow 2.0、keras2.8时,两个库若即若离,互相干扰,导致了很多报错。

    在使用优化器SGD时,尝试几种方法。

    from keras.optimizer_v1 import sgd
    
    
    model.compile(loss="mse", optimizer=sgd(lr=1e-6, momentum=0.9))

    报错

    from tensorflow.python.keras.optimizer_v1 import sgd
    
    model.compile(loss="mse", optimizer=sgd(lr=1e-6, momentum=0.9))

    还是报错

    import tensorflow
    
    
    model.compile(loss="mse", optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=1e-6, momentum=0.9))

    正确

    虽然新版本keras移到了tensorflow.python下,但是SGD优化器好像没移过去,而RMSprop则使用新版本方法。

    详情参考Tensorflow V2.80 SGD官方文档https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/optimizers/SGD

    展开全文
  • 当然训练耗时也和你所选取的优化算法是全批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降Mini-batch GD(MBGD)有关。 4.每个批量数据训练都要执行的代码流程 # 设置优化器初始梯度为0 optimizer.zero_grad() # ...
  • sgd优化器和Adam优化器之间的区别

    千次阅读 2019-07-26 20:18:30
    Adam = Adaptive + Momentum,顾名思义Adam集成了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量。 参考: https://blog.csdn.net/q295684174/article/details/79130666
  • 自适应学习速率SGD优化算法

    万次阅读 2017-04-07 11:44:11
    自适应学习速率SGD优化算法 链接: http://blog.csdn.net/suixinsuiyuan33/article/details/69229376 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前...
  • 今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下:#设置优化器optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05)loss_func= nn.MSELoss()一、...
  • 转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270(标题不能再中二了)本文仅对一些常见的优化方法进行直观...SGD此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gradient descent...
  • 在深度学习中,Momentum(动量)优化算法是对梯度下降法的一种优化, 它在原理上模拟了物理学中的动量,已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。在介绍动量优化算法前,需要对 指数加权平均法 有所...
  • tensorflow2 5种优化SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比,word 文档。
  • 深度学习中的优化算法之SGD

    千次阅读 2022-04-03 20:47:26
    之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/75351323 介绍过梯度下降,常见的梯度下降有三种形式:BGD、SGD、MBGD,它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。 大多数深度学习...
  • 优化器(以SGD为例)

    2022-04-01 16:17:01
    pytorch中对于优化器的介绍: ​​​​​​torch.optim — PyTorch 1.11.0 ...这里使用随机梯度下降优化器(SGD) import torch.optim import torchvision from torch import nn from torch.nn import Conv2d,
  • (1)指数加权平均:一种近似求平均的方法,公式如下: ...采用上述指数加权平均的思路,在SGD中增加动量的概念,使得前几轮的梯度也会加入到当前的计算中(会有一定衰减),通过对前面一部分梯
  • 强烈推荐:深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam
  • 之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-... SGD(Stochastic Gradient Descent)难以导航沟壑(SGD has trouble navigating ravines),即SGD在遇到沟壑时容易陷入震荡。 ...
  • SGD算法 学了很久的深度学习,忽然感觉对于知识的摄入只是填鸭式学习,少了主动思考,因此准备就简单问题的理解出发对已经学习知识做系统整理。 提到优化算法那么就要涉及到优化问题,简单介绍一下什么是凸集、凸...
  • 优化算法SGD与Adam

    千次阅读 2021-12-29 10:07:41
    说来惭愧,一直在用的两个经典的优化器,几行代码就完成了参数更新,但是却一直没有深入的了解其中的原理。 improt torch ... optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer...
  • torch优化sgd源码

    2022-05-21 15:02:06
    SGD类__init__函数 #params 网络模型的参数 #余参数被打包进字典中命名为defaults def __init__(self, params, lr=required, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False): if lr is not ...
  • pytorch优化器详解:SGD

    万次阅读 多人点赞 2020-08-31 10:07:01
    通常偏导数不会直接作用到对应的参数p上,而是通过优化器做一下处理,得到一个新的值,计算过程用函数F表示(不同的优化器对应的F的内容不同),即,然后和学习率lr一起作用于可学习参数p,即。 SGD参数 SGD是随机...
  • 文章目录实例说明画一下要拟合的函数图像SGD算法构建思路运行结果源码后记 实例说明 基于Pytorch,手动编写SGD(随机梯度下降)方法,求-sin2(x)-sin2(y)的最小值,x∈[-2.5 , 2.5] , y∈[-2.5 , 2.5]。 画一下要...
  • 这里的取均值是为了解耦后续的正则化系数,以及 SGD 时的步长的选择; 当然也可对 W W 进行二范数约束(F范数约束,全部项的平方和): E ( W , b ) = ℓ ( W , b ) + 0.01 W 2 F E(W,b)=\ell(W,b)+...
  • 深度学习中的优化方法-SGD

    千次阅读 2019-01-31 11:03:08
    做了多个分类、检测的算法运用之后,发现对于深度学习中的优化方法仍然云里雾里。现在的开源框架可以非常方便的使用各种现成的库来实现,无论是SGD、Adagrad、Adam等,随便一行代码,传入几个参数就可以完成使用,但...
  • SGD和Adam优化算法区别

    千次阅读 2021-10-20 18:01:03
    深度学习二分类问题,选择使用已经训练好的resnet。 在用Adam微调模型时,发现性能很差。 在用SGD(随机梯度下降)...原因在于是二分类问题,数据的分布好计算,更适合SGD,而对于Adam更适合计算复杂分布的数据 ...
  • tensorflow中SGD(无momentum)优化器运用

    千次阅读 2020-05-26 11:49:10
    tensorflow中SGD(无momentum)优化器运用 SGD(无momentum)优化器引用API:tensorflow.keras.optimizers.SGD 代码实现: #SGD(无monentum) w1.assign_sub(learning_rate * grads[0]) #learning_rate是...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 44,738
精华内容 17,895
关键字:

sgd优化