越来越多的用户开始用上了Windows 10，为了让电脑更加便于管理以及安全性，不少人都会安装一些管家类工具，但是如今那些管家工具个个都不是省心的主，唯一保持着清爽不流氓也就火绒了。电脑管家类工具除了能优化电脑清理垃圾以外还让大众喜欢的一点就是有许多拓展的小功能，为此就不用再安装过多的程序了。而今天老夜为大家推荐的这款工具就有点厉害了，是一款针对于Windows 10的系统优化工具，从优化、清理、
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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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、牛顿法与拟牛顿法 拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)是求解非线性优化问题最有效的方法之一，于20世纪50年代提出。DFP、BFGS和L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。考虑如下无约束的极小化问题$\underset f(x)\(，其中\){\tt x}=(x_1,x_2,... ...
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2021-07-22 23:15:00
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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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文章是最近整理的一些深度学习优化算法总结，具体参考文献见文章末尾：刚刚开始接触优化算法，林林总总，认识总是很浅
原创
2024-05-24 11:53:08
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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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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
1. 引言2. Gradient Descent3. Gradient Descent 和其算法变种4. Vanilla SGD5. SGD with Momentum6. Nesterov Accelerated Gradient7. Adagrad8. AdaDelta9. RMSprop10. Adam11. NAdam12. 选择使用哪种优化算法13. 可视化分析14. Referenc
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2023-10-07 16:42:56
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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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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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目录三、反向传播3.1 反向传播计算过程[^1]3.2 基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1 SGD、学习率衰减及动量3.2.2 Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3 Adam、Adamx、Nadam3.3 损失函数3.3.1 二次损失函数3.3.2 交叉熵损失函数学习资料 三、反向传播通过前面内容的介绍，我们知道实际 NeoCognitron 与 CNN 在结构上基本
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2024-08-08 15:32:49
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文章目录一、一个框架回顾优化算法1、SGD算法：评价：2、SGDM (SGD with Momentum)算法：评价：3、SGD with Nesterov Acceleration4、AdaGrad5、AdaDelta / RMSProp6、Adam7、Nadam二、关于Adam的分析1、Adam存在的问题一：可能不收敛2、Adam存在的问题二：可能错过全局最优解3、到底该用Adam还是SGD
深度学习优化算法总结1、SGD2、SGD with Momentum3、SGD with Nesterov Acceleration4、AdaGrad5、AdaDelta / RMSProp6、Adam7、Nadam 在深度学习领域，优化算法的选择是重中之重。梯度下降算法是目前神经网络中使用最广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的缺陷，又出现了SGD、SGD with Momentum、Ad
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2023-09-15 17:15:18
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目前优化算法主要用的就是梯度下降算法，在原始梯度下降的基础上变化出很多更加优秀的算法。发展历史为：BGD SGD SGDM NAG AdaGrad AdaDelta Adam Nadam 本博客用python实现了部分主要算法 话不多说，且看下文： 文章目录概述经验总结批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降Momentum-SGDAdagradAdadeltaAda
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2023-10-16 20:12:09
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梯度下降优化法经历了 SGD→SGDM→NAG→AdaGrad→AdaDelta→Adam→Nadam 这样的发展历程。之所以会不断地提出更加优化的方法，究其原因，是引入了动量（Momentum）这个概念。一阶动量来给梯度下降法加入惯性（即，越陡的坡可以允许跑得更快些）二阶动量引入之后，才真正意味着“自适应学习率”优化算法时代的到来首先定义： 待优化参数：w 目标函数：f(w) 初始学习率：
寄语：优化算法是一个超参数，一个优化算法不是适合所有损失函数的，没有哪个优化算法是绝对的好或绝对的坏，是要根据损失函数判断的本文对深度学习中的优化算法进行了梳理。首先，介绍了整个优化算法的基本框架。然后将目前用的主流优化算法进行讲解，带领大家了解优化算法从SGD到Adam及Nadam的转变。视频链接：https://www.bilibili.com/video/av94067702/基本框架为什么
原创
2021-04-07 15:12:21
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本文对深度学习中的优化算法进行了梳理。首先，介绍了整个优化算法的基本框架。然后将目前用的主流优化算法进行讲解，带领大家了解优化算法从SGD到Adam及Nadam的转变。视频链接：https://www.bilibili.com/video/av94067702/基本框架为什么这些算法是能串讲的呢？因为这些算法都是相通的。为什么是相通的呢？因为所有的优化算法均基于下面优化算法的基本框架。其中，一阶动
原创
2021-02-05 14:15:03
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1：优化器。机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。其中SGD和Adam优化器是最为常用的两种优化器，SGD根据每个batch的数据计算一次局部的估计，最小化代价函数。 学习速率决定了每次步进的大小，因此我们需要选择一个合适的学习速率进行调优。学习速率太大会导致不收敛，速率太小收敛速度慢。因此
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2023-07-17 19:29:00
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