Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇名为“Adam: A Method for Stochastic Optimization”的论文，列出了使用亚当在非凸优化问题上的诱人好处，如下:简
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2023-07-24 18:30:26
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# Pytorch自适应优化函数AdaDelta简介
在深度学习中，优化算法是训练模型的重要组成部分。优化算法的主要作用是通过调整模型参数以减少损失函数的输出。AdaDelta是一个自适应的学习率优化算法，由G. Hinton等人在2012年提出。与传统的梯度下降法和其他自适应方法（如Adam）相比，AdaDelta对学习率进行了更有效的调整，免去了手动设置学习率的繁琐步骤。本文将介绍AdaDe
Pytorch总结十五之优化算法：AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam算法详解简介：继续解析优化算法！1. AdaFrad算法1.1 算法1.2 特点#Adagrad算法
import math
import torch
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
def adagrad_2d(
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2023-07-24 18:29:30
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AdaDelta算法除了RMSProp算法以外，另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。不一样的是，AdaDelta算法没有学习率这个超参数。 它通过使用有关自变量更新量平方的指数加权移动平均的项来替代RMSProp算法中的学习率。AdaDelta算法也像RMSProp算法一样，使用了小批量随机梯度gt\boldsymbol{g}_tgt按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst。在时间步0
原创
2021-09-13 21:25:29
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Adadelta优化原理Adadelta是Adagrad的一个扩展，旨在降低其攻击性、单调递减的学习率。Adadelta没有累
原创
2023-01-26 18:22:50
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这篇文章是优化器系列的第二篇，也是最重要的一篇，上一篇文章介绍了几种基础的优化器，这篇文章讲介绍一些用的最多的优
原创
2024-04-11 10:50:27
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这篇文章是优化器系列的第二篇，也是最重要的一篇，上一篇文章介绍了几种基础的优化器，这篇文章讲介绍一些用的最
原创
2024-04-11 10:46:32
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深度解析Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等优化器 - 知乎Adam优化器杂谈 - 知乎
原创
2022-08-29 11:11:05
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前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们须要找到一组參数x。使得f(x)的值最小。 本文下面内容如果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版本号。 对于训练数据
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2018-03-29 16:57:00
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损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
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2023-08-05 20:24:11
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1.torch.optim 在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失的数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。 1.1一阶优化算法 使用参数的梯度值来更新参数，最常用的是梯度下降。梯度是导数的多变量表达式，函数的梯度形成了向量场，同时也是一个方向，这个方向导数最大，等于梯度。 梯度下降的功能是寻找最小值，控制方差，更新模型参数最终使模型收敛，网络的参数更新公式是
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2023-10-13 23:10:57
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在前文，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。在这个过程中，我们自己定义了损失函数和权重的更新，其实 PyTorch 也为我们直接定义了相应的工具包，使我们能够简洁快速的实现损失函数、权重的更新和梯度的求解。 损失函数与优化器一、模型的内置函数1.损失函数 torch.nn.MSELoss()2.优化器 torch.optim二、模型的建立1.定义线性模型 Linear2.定义优化
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2023-11-21 10:48:29
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作者丨ycszen@知乎SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent。 SGD就
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2022-10-18 09:46:09
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一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
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2023-09-17 13:39:16
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前言在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性，去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小，以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。优化显存在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限
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2023-08-17 00:23:36
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注：文中涉及一些内部底层实现机制，可能和大家外界看到的不一样，这里略过不做介绍。借着笔记，分享平时碰到的技术点，不高端，不炫酷，对你有用更好了。最近在做模型的优化工作，主要涉及精度，速度和显存优化，今天主要针对显存优化分享下关于Pytorch显存机制的笔记。显存优化还涉及显存量查看，训练中显存使用分布查看，还有一些节省显存的tricks。我在这篇文章中没有体现，mentor看到文章“嫌弃”说“看的
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2023-09-25 22:27:34
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前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
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2023-06-30 18:35:59
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挖来~~ 通过修改SelfAttention的执行逻辑，就可以节省大量的激活值显存开销。通过修改SelfAttention的执行逻辑，可以节省大量的激活值显存开销。这篇文章的消除方法来自于2021年12月10日谷歌放到arxiv上的文章self attention does not need O(n^2) memory. 该方法巧妙地使用了小学学到的加法分配率，将self attention中的固
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2023-09-03 14:32:50
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视学算法报道 【新智元导读】12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数模型进行了优化，让实时运行NLP应用成为可能。与原始PyTorch模型相比，TensorRT可以将T5、GPT-2的延迟降低9到21倍。众所周知，PyTorch和TensorFlow是两个非常受欢迎的深度学习框架。12月2日，英伟达发布了最新的Tens
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2023-12-08 09:22:05
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Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。1.SGD参数介绍：--lr(float) :学习率--momentum(float，可选）：动量因子（默认为0）--weight_decay(float，可选）：权重衰减（L2惩罚，默认为0）--dampening(float，可选）：动量的抑制因子（默认为0）--nesterov(boo
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2023-08-08 11:12:30
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