大致总结一下学到的各个优化算法。一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。梯度下降主要组成部分：1、待优化函数f(x)2、待优化函数的导数g(x)3、变量x，用于保存优化过程中的参数值4、变量x点处的梯度值：grad5、变量
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2023-09-06 10:24:27
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD）（3）小批量随机梯度下降（MBGD）——最常用的梯度
在训练神经网络模型的时候需要使用到优化算法，最终我们都是通过求解代价函数的最优化问题来求解模型的参数。有的时候，训练一个神经网络模型可能需要几百上千台机器同时训练几个月，通过使用优化算法可以节省训练的时间加快模型的收敛。本篇文章主要介绍一下常用的优化算法梯度下降算法指数加权平均算法动量梯度下降RMSprop算法Adam优化算法常用的优化算法在面试的时候也会经常被问到。一、梯度下降算法在训练模型之前
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2023-09-20 15:55:46
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一、发展背景及基本框架梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的 SGD 或者 SGD with Momentum 等。深度学习优化算法的发
深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数\(\theta\)，它能显著地降低代价函数\(J(\theta)\)。这里介绍的方法都基于以下两点：梯度的负方向是函数在当前点减小最快的方向；使用一阶泰勒展开式近似当前点的函数值，即：\[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)
\]下面介绍几种常用优化算法：梯度下降法及其三个变体BGD(Batch Gradien
原创
2021-01-27 18:00:00
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文章目录1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)2.随机梯度下降法（Stochastic gradient descent SGD)3.小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)4.动量法5.AdaGrad6.RMSProp7.Adam 1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)每次迭代都需要将
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2023-11-02 21:07:40
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1、mini-batch2、动量梯度下降3、RMSprophttps://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270https://www.zhihu.com/question/558431624、Adamhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/222522705、学习率衰减6、调参https://www.leiphone.com/news/201703/pmFP
原创
2023-08-14 11:18:00
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原标题：深度deepin 20.2正式发布，系统精简运行丝滑，快来体验！近日，因deepin 20.2正式发布的消息，深度操作系统再次冲上了热搜。据官方媒体最新消息报道，深度deepin 20.2新版本进一步提升了系统整体的稳定性和兼容性！实现了操作更快地响应，系统整体性能大大地增强，使用更加流畅的体验！近期有准备更换操作系统的用户，不妨试试我们的最美国产操作系统—深度deepin 20.2。下面
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2023-10-13 11:24:43
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1. 优化算法优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现，优化算法通常只考虑最小化目标函数（损失函数）。1.1. 局部最优当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时，由于目标函数有关解的梯度接近或变成零，最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部最小化而非全局最小化。1.2. 鞍点与海森矩阵(Hessian Matric)鞍点(saddle)是函数上的导数为零，但不是轴上局部极值的点。
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2023-08-23 17:24:35
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文章目录一. 优化算法1.1 基本算法1.1.1 随机梯度下降(SGD)1.1.2 动量1.2 自适应学习率算法1.2.1 AdaGrad1.2.2 RMSProp1.2.3 Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3 牛顿法拟牛顿法：二. 一些优化算法的代码实现2.1 批量随机梯度下降：2.2带动量的梯度下降2.3 Adam参考文献 一. 优化算法1.1 基本算
深度优化前，首先要做几件事。1.重装完新系统，所有驱动，补丁，程序都OK后，断网最新病毒库全盘查杀。2.备份系统，非微软自带备份，此项应关闭。3.阅读10则常见Win7优化误区 教你正确优化Win7，阅读Win7优化误区一览。保证系统完整性良好的前提下进行可操作的深度优化，步骤如下。一、迁移个人配置HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\WindowsNT\Cu
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2023-09-06 23:13:03
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深度：从输入层到输出层所经历的隐藏层层数越多，深度越深。越复杂的选择问题，越需要深度的层次的多。每层神经元也越多，即多层次的分析和计算手段，得到结果的一种方法。目的：训练加速就可以在同样的时间多尝试idea，多调试参数，提升工作效率。对于大规模的训练数据和模型，可以将任务由不可能->可能。方法：
1.GPU加速
矢量化编程可提高算法速度。强调单一指令并行操作多条相似数据，形成单指令流多数据流
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2023-08-07 16:43:01
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、今日所学二、今日重点 前言除了正则化之外，优化也是深度学习需要解决的一个核心问题。由于深度神经网络中的隐藏层数目较多，因而将整个网络作为一个整体进行优化是非常困难的事情，需要花费大量的时间和计算力。出于效率和精确性的考虑，在深度学习的优化上需要使用专门的技术。出于可解性的考虑，传统机器学习算法往往会小心翼翼地选择代价
基于dde-top-panel+tint2+plank+conky的Deepin（深度）桌面美化摘要： 苦dde-dock占屏太宽久矣。众所周知，Deepin是一个优秀的Linux开源系统，得益于Deepin团队的努力，Deepin操作系统的易用性和稳定性得到了大幅提升。因此，其用户量开始逐年增加，已经成为绝大部分Linux初学者和爱好者的首要选择。然而，众口难调，在部分用户群体看来，Deepin
互联网面试常见问题之一：你知道哪些优化方法？优缺点是什么？下面博主汇总了常见的深度学习优化方法深度学习常见的优化方法（Optimizer）：发展历程：SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 优化算法遵循一个普适框架：定义待优化参数： ; 目标函数： ; 初始
深度学习优化算法优化算法概念动量框架SGDMomentumNAGAdaGradRMSProp/AdaDeltaAdamNdam参考 优化算法概念优化算法的功能是通过改善训练方式来最大化或者最小化损失函数。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值的真实值和预测值的偏差程序，基于这些参数就形成了损失函数。在有效地训练模型并产生准确结果时，模型的内部参数起到了非常重要的作用。动量动量内容可以参考：
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2023-01-16 08:23:20
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SPGD优化算法的实现原理：这个编辑器确实不怎么好用。。。 SGD算法广泛应用于各种深度学习的优化模型算法中，这几天终于把该算法的优化原理研究明白了 首先，我们假设一个函数y = 2x-1,对应的 x = 1,2,3,4,5,6,7,8,9 y = 1,3,5,7,9,11,13,15,17 但是如果我们不知道该函数对应的数学关系，而只是x,y的值，如何让计算机去计算这个模型的数学函数，并且预测x
# 深度学习优化 单卡
在深度学习的实践中，许多初学者在面对模型训练时，容易感到无从下手。为此，我将为你介绍一个简单而清晰的“深度学习优化 单卡”的实现流程，并详细讲解每一步的代码及其含义。希望通过这篇文章，能够让你更好地理解如何在单个GPU上优化深度学习任务。
## 流程概述
以下是进行深度学习优化的基本流程，包括了数据准备、模型构建、优化设置、训练过程和测试的步骤。表格如下：
| 步骤
批量梯度下降法受电脑GPU限制，在训练网络时，通常不会将所有数据一起训练，为了加快学习速度，我们首先引入批量梯度下降法，但是会有震荡问题，如图1的的右图。图1 批量梯度下降法动量（Momentum）梯度下降法首先需要掌握指数加权平均的概念，计算公式如下： β 越大相当于求取平均利用的天数越多，曲线自然就会越平滑而且越滞后。但是在头部区域，由于数据不足的问题，那么头几个数据的值就会异常的小。需要想一
