在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam 等： https://keras.io/optim
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2023-12-01 13:30:07
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SLIC Superpixels Compared toState-of-the-Art Superpixel Methods SLIC超像素与前沿超像素方法的比较摘要：近年来，计算机视觉应用开始日渐地依赖超像素。然而，一个好的超像素算法是什么样的并不明朗。为了了解现有方法的优缺点，我们实证比较五个最先进超像素算法在边缘贴合、速率、内存效率和对图像分割效果影响上的性能。然后，我们介绍一个
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2023-12-08 22:48:20
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深度学习哪种优化器效果最好？在我深入探索这一主题时，发现有许多方面需要注意。本博文记录了从问题背景到解决方案的整个过程，希望能为同行提供一些参考。
## 问题背景
在实际应用深度学习时，优化器的选择对于模型训练至关重要。不同的优化器可能会导致模型收敛速度、最终性能甚至稳定性上的显著差异。例如，在图像分类任务中，Adam优化器通常能在短时间内收敛，而SGD可能需要更多的迭代次数。
```mer
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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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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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
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2024-04-24 13:59:52
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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
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2021-01-27 18:00:00
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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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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
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2024-03-14 21:14:44
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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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一、百度App网络深度优化系列《一》DNS优化https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621552582705610161DNS优化核心需要解决的问题有两点：【1】由于DNS劫持或故障造成的服务不可用，进而影响用户体验，影响公司的收入。 【2】由于DNS调度不准确导致的性能退化，进而影响用户体验。解决方案：HTTPDNS：原理如图HTTPDNS部署结构：端HTTPDNS
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2023-10-18 10:52:47
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# 深度学习中的优化器：究竟哪个更好？
在深度学习中，优化器的选择对训练效果和模型性能至关重要。模型的优化过程旨在通过最小化损失函数来调整参数，从而提高预测准确性。本文将介绍常用的优化器，并通过代码示例加深理解。
## 常见优化器
### 1. 随机梯度下降（SGD）
随机梯度下降是最基本的优化算法。尽管简单，但其收敛速度较慢，且容易陷入局部最优。
```python
import to
Krishnan, S., et al. (2018). "Learning to optimize join queries with deep reinforcement learning."如何优化 SQL 连接是数据库社区数十年来一直在研究的一个大问题。伯克利 RiseLab 公布的一项研究表明，深度强化学习可以被成功地应用在优化 SQL 连接上。这篇论文表明了如何通过深度强化学习技术来攻
# 用优化算法优化深度学习的流程与实现
在深度学习领域，优化算法是不可或缺的一部分。优化算法的目标是通过调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的性能。本文将向刚入行的小白介绍如何使用优化算法来优化深度学习模型，并通过实例代码帮助理解整个过程。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现优化的整体流程。下面的表格展示了实现步骤及其描述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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
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2024-06-28 10:02:28
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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
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2023-11-17 00:05:33
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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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2024-03-05 15:18:08
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Adam算法Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均。Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量法的结合。算法内容Adam算法使用了动量变量vt\boldsymbol{v}_tvt和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数0≤β1<10 \leq \beta_1 < 10≤β1<1（算法作者建议设为0.9）时间步t
原创
2021-09-13 21:25:27
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RMSProp算法在AdaGrad算法中，因为调整学习率时分母上的变量st\boldsymbol{s}_tst一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。因此，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题，RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小的修改。算法内容之前说过指数加权移动平均。不同于AdaGrad算法里状态变量st\boldsymb
原创
2021-09-13 21:25:31
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