深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

一 知识背景 3D scan&cloud points(点云)patch-based features,fully convolutional network, deep metric learning, sparse tensors,sparse convolutions, hard negetive-mining, contrastive loss, triplet loss, batch normalization... 1.cloud points(点云) “在逆向工程中通过测量仪器得到…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址: http://ju.outofmemory.cn/entry/284587 https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/criterion.md 假设已经有了model=setupmodel(自己建立的模型),同时也有自己的训练数据input,实际输出outReal,以及损失函数criterion(参见第二个网址),则使用…

0.背景 通过对<tensorflow machine learning cookbook>第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在预测阶段.十分方便,不需要自己去做一些权重复制等事情.这里只是简单记录下这一小节的源码中几个概念性的地方. # 定义LSTM模型 class LSTM_Model(): def __i…

Tensorflow[LSTM]   0.背景 通过对<tensorflow machine learning cookbook>第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在预测阶段.十分方便,不需要自己去做一些权重复制等事情.这里只是简单记录下这一小节的源码中几个概念性的地方. # 定义LSTM模型 class LS…

https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert.html 目录 概述 BERT 模型架构 Input Representation Pre-training Tasks Task #1: Masked LM Task #2: Next Sentence Prediction Pre-training Procedure Fine-tuning Procedure Comparison of BERT and OpenAI GPT 实验 GLUE Datasets G…

基础概念 epoch:使用训练的全部数据对模型进行一次完整的训练,被成为“一代训练”.当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次epoch.(也就是说,所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播),再通俗一点,一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程. batch:使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新,这一小部分样本被称为“一批数据”. iteration:使用一个batch数据对模型进行一次参数更新的过程,被称为“一…

写在前面 由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验.因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作. 实验要求 熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练 环境配置 实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX2…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2…