一.目的 加快参数的收敛速度. 二.做法 另第t次的权重更新对第t+1次的权重更新造成影响. 从上式可看出,加入momentum后能够保持权重的更新方向,同时加快收敛.通常alpha的取值为[0.7, 0.95]…

总之一句话就是这个Momentum插件可以把你的谷歌弄的漂亮一些,来搞一波 下载地址 http://www.cnplugins.com/down/predownnew.aspx?id=33842 下载完以后要把它(直接)脱入谷歌浏览器里没错啊,是直接脱入谷歌浏览器这点我TM的特别服气 但是问题来了,要脱到哪里?两个方法 1在一个新的页面输入网址 chrome://extensions/ 2 在右上角,有三个点,哈哈,不要太邪恶了,不是比基尼 找到更多程序,再找到扩展程序 点击,启用插件 这样就安…

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据…

一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw.db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二.RMSprop 1. 计算dw.db. 2. 定义s_db.s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1…

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…

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…

Momentum简介 Momentum插件是一款自动更换壁纸,自带时钟,任务日历和工作清单的chrome浏览器插件.官方的解释就是:替换你 Chrome 浏览器默认的“标签页”.里面的图片全部来自500PX里面的高清图,无广告,无弹窗,非常适合笔记本使用,让装逼再上新台阶.让我来感受下出自细节,触及心灵的美. 详细介绍:http://www.cnplugins.com/office/momentum/ 将背景图片设置为桌面壁纸 找到图片存放位置 在windows10下,使用默认的Chrome安装…

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x(权重),使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集.即: 其中,η为学习率,gt为x在t时刻的梯度. 这么做的好处在于: 当训…

梯度下降优化基本公式:\({\theta\leftarrow\theta-\eta\cdot\nabla_\theta{J(\theta)}}\) 三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数. Batch Gradient Descent 批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本. \({\theta\leftarrow\theta-\eta\cdot\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\nabla_\theta{J({\t…

Mini-Batch 1. 把训练集打乱,但是X和Y依旧是一一对应的 import numpy as np a = np.random.randn(3,3) print(a) b = list(np.random.permutation(3)) #生成无序的数字0-2之间 print(b) a_shuffled = a[b] #通过索引迭代生成打乱的a print(a_shuffled) 2.创建迷你分支数据集 def random_mini_batches(X,Y,mini_batch_siz…