在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误…

1.优化器算法简述 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD,SGD,MBGD,这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度,这样的话自然就涉及到一个 trade-off,即参数更新的准确率和运行时间. 2.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度:   缺点: 由于这种方法是在一次更新中,就对整个数据集计算梯度,所以计算起来非常慢,遇到很大量的数据集也会非常棘手,而…

指数加权平均 (exponentially weighted averges) 先说一下指数加权平均, 公式如下: \[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t} \] \(\theta_t\) 是第t天的观测值 \(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值,也就是加权平均值 \(\beta\) 超参数 设 \(\beta = 0.9\) , 那么公式可以化简为: \[v_{100} = 0.1 * \theta_t + 0.1 * 0.9 *…

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向…

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2…

[转载]机器学习优化方法总结:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 这篇博客格式不好直接粘贴,就不附原文了. 有几个点可以注意下,原文没有写的很清楚: 优化方法的作用是什么? 可以说,没有优化方法,机器学习模型一般一样可以执行,所以说它并不是必须的.但是优化方法可以动态调整学习率以及影响迭代中参数调整的方向和幅度,可以加速收敛,是对原方法的一种优化.…

参考: https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: 优点: cost fuction若为凸函数,能够保证收敛到全局最优值:若为非凸函数,能够收敛到局部最优值 缺点: 由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次,所以…

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通…

摘要: 上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可以进行通信了. 上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可…

网址:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/76639460…