Sebastian Ruder 的这篇博客总结了 2017 年深度学习优化算法的最新进展，他主要从Adam算法的局限性与提升方法、学习率衰减方案、超参数搜索、怎样学习优化和理解泛化性能等角度向我们展示近来研究者对最优化方法的思考与探索。
深度学习终究是寻找一个使泛化性能足够好的（损失函数）极小值过程，它并不一定要求能搜索到非凸函数的最小值点，而需要模型的损失能得到显著性地降低，以收敛到
every blog every motto: You can do more than you think.0. 前言记录余弦退火1. 正文1.1 Cosine Annealing Warm Restarts1.1.1 官方解释先放官网截图1.1.2 测试1. 第一次测试1. 代码import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_sch
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2023-11-30 23:11:31
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# 余弦退火算法在PyTorch中的实现
在机器学习和深度学习的训练过程中，学习率的调整策略对模型的收敛性和训练速度有着重要的影响。余弦退火（Cosine Annealing）是一种较为流行的学习率调度方法，能够有效提高训练过程中的优化效果。本文将带领你一步一步地实现余弦退火算法，并在PyTorch中给出代码示例。
## 实现步骤概览
下面是实现余弦退火算法的步骤概览，详细步骤将会在后续部分
原创
2024-09-25 09:12:27
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YOLOV4YOLOV4特点CIOU学习速率余铉退火Mosaic数据增强Label Smoothing平滑YOLOV4网络特点插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 Y
1．问题描述 绘制一条0～360°（2π）的余弦函数cos(x)曲线。 2．问题分析 要绘制余弦函数曲线，需要使用到Python语言的NumPy库和matplotlib库，绘制的 余弦函数曲线在0～360°（2π）的范围内。 3．算法设计 该程序的核心部分如下： 1）生成一个0～360°的数组。 X = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) #生成指定大小的一维数组 2）生
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2023-07-27 18:38:24
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有意思的是，本赛事的冠军就是目前
Kaggle第一人：Dieter ，而且他还是去年这个赛事的冠军！去年的方案中还没有Transformer，"今年一切都变了"~
Efficient large-scale image retrieval with deep feature orthogonality and Hybrid-Swin-Transformers 第 一名竞赛方案：
作者：limzero
最近深入了解了下pytorch下面余弦退火学习率的使用.网络上大部分教程都是翻译的pytorch官方文档，并未给出一个很详细的介绍,由于官方文档也只是给了一个数学公式，对参数虽然有解释，但是解释得不够明了，这样一来导致我们在调参过程中不能合理的根据自己的数据设置合适的参数.这里作一个笔记，并且给出一些定性和定量的解释和结论.说到pytorch自带的余弦学习率调
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2021-07-16 18:25:20
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参考 1. torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR； 2. 余弦退火学习率_AI视觉网奇; 完
原创
2022-07-11 12:35:43
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最近深入了解了下pytorch下面余弦退火学习率的使用.网络上大部分教程都是翻译的pytorch官方文档，并未给出一个很详细的介绍,由于官方文档也只是给了一个数学公式，对参数虽然有解释，但是解释得不够明了，这样一来导致我们在调参过程中不能合理的根据自己的数据设置合适的参数.
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2021-07-12 10:58:02
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退火算法：爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。 模拟退火算法描述： 若这次
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2023-12-18 11:47:03
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# Python优化算法之退火
## 引言
在计算机科学中，优化是指通过最大化或最小化某个目标函数来寻找最佳解决方案的过程。针对不同的问题，可以使用不同的优化算法来寻找最优解。而退火算法是一种用来解决复杂优化问题的元启发式算法。本文将介绍退火算法的原理，并演示如何使用Python实现退火算法。
## 退火算法原理
退火算法的原理灵感来源于金属退火的物理过程。金属在高温下会逐渐冷却，随着温度
原创
2023-12-09 11:10:50
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模拟退火的基本思想:(1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L(2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步：(3) 产生新解$S\prime $(4) 计算增量$\Delta t\prime = C\left( {S\prime } \right) - C\left( S \right)$，其中$C\left( S \right)$为评
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2024-06-07 17:53:28
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模拟退火算法原理模拟退火算法模拟退火算法
原创
2023-06-14 20:53:52
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一、模拟退火算法固体退火原理：当固体温度较高时，物质内能较大，固体内部分子运动剧烈；当温度逐渐降低时，物体内能也随之降低，分子运动趋于平稳；当固体温度降到常温时，固体内部分子运动最终平稳。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e^(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。1.1、模拟退火算法步骤1.2 模拟退火算法流程图二、遗传
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2023-12-08 13:54:57
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在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV 将在先前定
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2023-08-16 10:06:16
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pytorch1.0进行Optimizer 优化器对比import torchimport torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练.import torch.nn.functional as F
原创
2021-10-26 09:21:07
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【翻译自 ： Simulated Annealing From Scratch in Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &nbs
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2024-08-15 17:37:48
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# 正弦余弦优化算法（Sine Cosine Algorithm）及其Python实现
正弦余弦优化算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）是一种基于自然启发的优化算法，由A. Mirjalili于2016年提出。该算法受正弦和余弦函数的影响，在优化问题中展现了不错的性能。SCA的基本思想是模拟自然界中的生物行为，通过正弦和余弦函数来进行全局搜索与局部搜索。本文将介绍SCA的基
1.遗传算法简介遗传算法(GA)是用于解决NP难问题如JSP问题，TSP问题常用的启发式算法。上世纪７０年代由美国的John holland提出，是运用计算机仿真，通过交叉变异等方式，模拟自然进化过程搜索最优解的方法。主要特点是对非线性极值问题能以概率 1 跳出局部最优解，找到全局最优解。2.初始种群的选择在求解取值连续的问题时可使用完全随机的值，但在求解旅行商问题等非连续的问题时通常采用改良圈法
一、余弦相似度：余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"二维向量的余弦相似度：多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)：收集用户行为减噪与归一化处理减噪：用户行为数据是用户在使用应用过程中产生的，它可能存在大量的噪音和用户的误操作，我们可以通过经典的数据挖掘算法过滤掉行为数据中的噪音，这
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2023-07-17 21:39:43
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