一. SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。1. SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。 优点： 简单性，在优化算法中没有太多的参数需要调整，通过少量的计算量就可以获得比较好的结果。 缺点： 在某些极端情
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2023-12-12 16:10:25
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# AdamW优化器在PyTorch中的应用
在深度学习中，优化器是模型训练中不可或缺的一部分。适当的优化器能够有效地提高模型的收敛速度和准确性。AdamW是一种改进的优化器，它在传统Adam的基础上增加了权重衰减，使得模型训练更加高效。本文将深入探讨AdamW优化器的原理、在PyTorch中的实现，以及如何使用它进行模型训练。
## AdamW优化器简介
Adam（Adaptive Mom
要点几种优化器的讲解，请看莫烦的讲解（SGD，Momentum，RMSprop，Adam） 这一篇主要讲解 SGD，Momentum，RMSprop，Adam的实战下图就是这节内容对比各种优化器的效果:伪数据import torch
import torch.utils.data as Data
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd
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2024-07-15 01:37:11
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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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多种梯度更新方法——都是对Gradient Descent的优化传统GDx = x - lr * grad_xAdaGrad——不同方向的梯度应该可以不同为了解决不同方向上梯度涨落速度不一致的情况，所以相当于给每个方向不同的learning_rate。具体每个方向的lr大小要怎么拟定？——之前该方向上grad大的，就给小lr——即梯度变化幅度缓慢，那么就拉开步子大胆走。如上图的公式，历史grad总
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2024-10-01 09:54:54
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文章目录优化器（Optimizer）1、优化器概念2、`PyTorch`中的优化器基类：`Optimizer`（1）参数组概念（2）基类属性（3）基类方法3、`Pytorch`中的十种优化器（1）学习率（learning rate）（2）动量（momentum）（3）优化器——` torch.optim.SGD`（4）`Pytorch`中其他九种优化器<1>`torch.optim.
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2024-04-18 16:34:39
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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
本章介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。1. Object Localization原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量，分别是：注意，class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain，car，motorcycle和background四类。 对于目标定位和目标检测问题，其模型如下所示：原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出
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2024-07-15 09:14:48
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一、TensorFlow中的优化器tf.train.GradientDescentOptimizer：梯度下降算法tf.train.AdadeltaOptimizertf.train.AdagradOptimizer
tf.train.MomentumOptimizer：动量梯度下降算法tf.train.AdamOptimizer：自适应矩估计优化算法tf.train.RMSPropOptimiz
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2024-08-16 18:25:49
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PyCharm是常用的python集成编译器，如果使用得当，能非常高效的提升生产效率。因此本文重点探讨如何使用PyCharm提升生产效率。如何使用PyCharm关联服务器代码，实时同步？如何使用服务器远程python解释器？如何设置断点和在程序中间调试代码？如何快速调整代码显示方便阅读？目录一、关联远程服务器1.1 使用场景1.2 服务器关联1.3 具体地址关联1.4 自动同步代码二、关联远程py
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2023-12-25 08:16:14
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# PyTorch中的AdamW优化器参数详解
在深度学习的训练过程中，优化器的选择对于模型的收敛速度和最终性能具有至关重要的影响。AdamW是一个常用的优化器，它是对Adam优化器的改进版本，主要通过引入权重衰减（Weight Decay）来解决一些Adam的不足，并提升模型的泛化能力。本文将对AdamW的几种主要参数进行详述，并提供代码示例以帮助您更好地理解。
## AdamW优化器的基本
提到优化器，大多数人会想到 Adam。自 2015 年推出以来，Adam 一直是该领域的「王者」。但近日，波士顿大学的一位助理教授做出了一个假设，他认为 Adam 或许不是最佳的优化器，只是神经网络的训练使其成为了最佳。Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很
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2024-05-24 09:43:31
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AE,VAE原理原理（encoder-neck-reconstruct,降维）自动编码机Auto-Encoder (AE)由两部分encoder和decoder组成，encoder输入x数据，输出潜在变量z，decoder输入z然后输出一个x’，目的是让x’与x的分布尽量一致，当两者完全一样时，中间的潜在变量z可以看作是x的一种压缩状态，包含了x的全部feature特征，此时监督信号就是原数据x本
tensorflow中Adam优化器运用Adam优化器引用API：tensorflow.keras.optimizers.Adam 代码实现：#Adam
#求一阶动量和二阶动量
m_w = beta1 * m_w + (1 - beta1) * grads[0] #求一阶动量m_w，和SGDM一阶动量表达式一样
m_b = beta1 * m_b + (1 - beta1)
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2024-04-14 20:45:32
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在深度学习的模型训练过程中，优化器扮演着至关重要的角色。它就像一位经验丰富的向导，带领模型在复杂的参数空间中寻找最优解。从早期简单的随机梯度下降到如今广泛使用的 AdamW，优化器的发展历程充满了对效率与精度的不断探索。本文将系统梳理这一演进路径，剖析各类优化器的核心特性，并结合实际应用场景提供选型 ...
### Python参数优化器
在机器学习和深度学习中，参数优化是一个非常重要的步骤。优化器是一种用于调整模型参数以使目标函数最小化的算法。Python提供了许多强大的参数优化器，可以帮助我们更好地训练和优化模型。本文将介绍几种常用的Python参数优化器，并提供相应的代码示例。
#### 梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法是一种常用的参数优化算法，它通过计算目标函数
原创
2023-07-23 10:50:12
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学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习，也就是在工作中（解决实际问题中）学习。文章结尾处附完整代码。一、数据准备 在Pytorch中提供了MNIST的数据，因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可。from torchvision import datasets, transforms
# batch_size 是指每次送入网络进行训练的数据量
batch_size = 64
# M
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2023-11-03 09:47:07
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文章目录一、简介二、Adagrad原理Adagrad算法代码实现三、RMSProp原理举例说明三、RMSProp参数 一、简介模型每次反向传导 都会给各个可学习参数p 计算出一个偏导数g_t，用于更新对应的参数p。通常偏导数g_t 不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值 ，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起用于更
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2023-12-31 17:07:27
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RMSProp由于调整Adagrad学习率时分母上的变量st一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，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）。所以，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，Adagrad 在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了应对这一问题，RMSProp 算法对 Adagrad 做了一点小小的修改 [1]。算法不同于 Adag...
原创
2021-08-13 09:20:36
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优化器（一）先由损失函数模块得出模型输出和标签之间的差异的loss值再利用AutoGrad自动求导模块求到模型中学习参数（权值、偏置）的梯度最后优化器拿到这个梯度，采取一系列策略，更新模型的学习参数，使得Loss值下降很多人对方向导数有困惑，特别和梯度一起讲，就懵b了方向导数不还是导数嘛，指的还是变化率在一维空间，方向导数就是导数，在二维空间，方向导数就是二维向量，在三维空间...
原创
2021-08-02 14:09:44
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