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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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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前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 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
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2018-05-26 21:45:00
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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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文章目录1 torch.optim.SGD 2 torch.optim.ASGD 3 torch.optim.Rprop 4 torch.optim.Adagrad 5 torch.optim.Adadelta 6 torch.optim.RMSprop 7 torch.optim.Adam(AMSGrad) 8 torch.optim.Adamax 9 torch.optim.SparseAda
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2023-10-26 14:12:07
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目录写在前面一、torch.optim.AdadeltaAdadelta代码Adadelta算法解析Adadelta总结二、torch.optim.RMSpropRMSprop代码RMSprop算法解析RMSprop总结三、torch.optim.Adam(AMSGrad)Adam代码Adam算法解析Adam总结四、torch.optim.AdamaxAdamax代码Adamax算法解析Adama
目录写在前面一、torch.optim.AdadeltaAdadelta代码Adadelta算法解析Adadelta总结二、torch.optim.RMSpropRMSprop代码RMSprop算法解析RMSprop总结三、torch.optim.Adam(AMSGrad)Adam代码Adam算法解析Adam总结四、torch.optim.AdamaxAdamax代码Adamax算法解析Adama
目录PyTorch十大优化器1 torch.optim.SGD2 torch.optim.ASGD3 torch.optim.Rprop4 torch.optim.Adagrad5 torch.optim.Adadelta6 torch.optim.RMSprop7 torch.optim.Adam(AMSGrad)8 torch.optim.Adamax9 torch.optim.Sparse
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2024-07-10 03:03:23
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文章一、优化器1.SGD(Stochastic gradient descent)2.Momentum3.NAG(Nesterov accelerated gradient)4.Adagrad5.RMSprop6.Adadelta7.Adam效果对比：二、优化器的简单使用完整代码 一、优化器常见的一些优化器有：SGD、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、Na
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2024-04-21 17:41:46
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下雨天： 有些人能听见下雨的声音，有些事只是在奔跑中淋湿！ We are all in the gutter, but some of us are looking at the stars.Oscar Wilde我们都生活在阴沟里，但仍有人仰望星空。——奥斯卡·王尔德！ 本文综述了几种常用的优化 主要比较的是SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、adamax、Nada。
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2024-09-23 16:35:29
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另外的一篇关于优化器的文章是（pytorch的十个优化器）：1.5.1.1.AdaGrad（自适应学习率算法）
1.5.1.2.AdaDelta
1.5.1.3.RmsProp
1.5.1.4.Adam
1.5.1.5.AdaMax
1.5.1.6.Nadam
1.5.1.7.AMSGrad
1.5.1.8.Nesterovs（动量的随机梯度下降法）
1.5.1.9.Sgd
1.5.1.10.mo
一.优化器1.参数optimizer = torch.optim.Adam(params,lr)params：被优化的参数，通常为 model.parameters()lr：学习率其余参数：不同的优化器有不同的具体参数2.常用优化器torch.optim.Adadelta()torch.optim.Adagrad()torch.optim.Adam()torch.optim.Adamax()tor
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2023-12-15 06:51:35
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文章目录1、SGD(随机梯度下降）2、ASGD（随机平均梯度下降）3、AdaGrad算法4、AdaDelta算法5、Rprop（弹性反向传播）6、RMSProp（Root Mean Square Prop，均方根传递）7、Adam(AMSGrad)8、Adamax9、Nadam10、SparseAdam11、AdamW12、L-BFGS13、Radam pytorch的几类优化器1.https:
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2023-09-03 10:29:47
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目录1.SGD2.RMSprop3.Adagrad4.Adadelta5.Adam6.Adamax1.SGD随机梯度下降，随机：随机选取部分数据集参与计算。SGD支持动量参数，支持学习率衰减率。用法：optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)lr:大于0的浮点数，学习率。momentum：大于0的浮点数，动量参数。par
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2023-10-01 11:56:53
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PyTorch的optim是用于参数优化的库（可以说是花式梯度下降），optim文件夹主要包括1个核心的父类（optimizer）、1个辅助类（lr_scheduler）以及10个常用优化算法的实现类。optim中内置的常用算法包括adadelta、adam、adagrad、adamax、asgd、lb
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2023-11-13 16:43:39
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目录Adam优化器论文解析：ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION摘要背景算法介绍偏差修正收敛性理论证明相关算法实验ADAMAX结论 Adam优化器同时引入了SGDM的一阶动量和RMSProp二阶动量。# 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线
# 导入所需模块
import tensorflow as tf
from skl
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2023-10-18 22:38:50
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目录写在前面一、优化器介绍1.SGD+Momentum2.Adagrad3.Adadelta4.RMSprop5.Adam6.Adamax7.AdaW8.L-BFGS二、优化器对比写在前面 常用的优化器我已经用三篇文章介绍完了，现在我将对比一下这些优化器的收敛速度。 &nbs
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2023-09-30 22:54:52
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文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法 前言PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使
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2023-08-12 01:20:15
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文章目录1.PyTorch实现线性回归的基本步骤2.PyTorch的几种优化方法3.简单线性回归的实现3.1源代码实现3.2优化100次的结果3.3优化1000次的结果4.不同优化方式的对比4.1 Adagrad4.2 Adam4.3 Adamax4.4 ASGDASGD = 1004.5 RMSprop4.6 Rprop写在最后 1.PyTorch实现线性回归的基本步骤构造数据集合定义Mode
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2024-03-14 21:51:38
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数据挖掘-梯度下降新方法简介梯度下降新方法简介 在之前的两篇文章里，我们介绍了梯度下降方法的历史和演变，从批量梯度下降、随机梯度下降方法到后续的新方法如动量加速法、AdaGrad、RMSprop、Adadelta方法等，本文再介绍几种比较新的梯度下降方法，即Adam方法、以及在这个基础上的AdaMax、AMSGrad等优化方法。主要是介绍Adam方法，其他的几种
