晓查量子位 报道Adam作为一种快速收敛的优化器被广泛采用，但是它较差的收敛性限制了使用范围，为了保证更优的结果，很多情况下我们还在使用SGD。但SGD较慢的收敛速度也令人头疼，所以人们一直在研究进一步优化Adam的方法。AdaBound、RAdam都是在这方面的尝试。最近北京大学孙栩课题组提出了一种新的优化器AdaMod。这是一种基于Adam的改进优化器，具有自动预热试探法和长期学习速率缓冲。A
# Python中的SciPy优化器
在科学计算和工程问题中，优化问题随处可见。Python中的SciPy库提供了强大的优化工具，使得用户能够方便地进行各种优化操作。本文将带你了解如何使用SciPy的优化器，帮助你解决非线性优化问题。
## 1. SciPy优化器概述
SciPy的`optimize`子模块提供了多种优化算法，包括最小值求解、线性和非线性约束优化、最小二乘问题等。其中，最常用
原创
2024-10-11 07:45:41
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这篇文章会提供一些
优化代码
的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。
当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让Python加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort
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2023-09-03 10:38:06
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scipy最优化学习scipy进行优化函数：参考：Optimization and root finding (scipy.optimize) — SciPy v1.9.3 Manualscipy最优化的功能：1、SciPy优化提供了最小化(或最大化)目标函数的函数，可以是有约束的；2、非线性问题的求解器(支持局部和全局优化算法)；3、线性规划；4、约束最小二乘和非线性最小二乘；5、寻根；6、曲线
在前面的随笔，关于我写的用python 实现huffman,范式huffman的程序进行性能分析。发现问题出在file.read(1)的大量调用上，我现在不太清楚file.read(1)每次被调用是否都是去硬盘读还是从内存中缓存的文件内容中读，如果是有缓冲机制，那么事实上调用file.read(1)和file.read(1000)减少调用self.read的次数读取大文件的效率其实应该差不多。不过
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2024-10-17 08:29:21
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1.项目背景贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据、算法等超参数以外的元素。本项目使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林回
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2023-12-15 05:31:41
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能
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2023-10-14 08:59:37
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# Python函数中改变传入优化器
在机器学习和深度学习的实践中，优化器是模型训练中至关重要的一环。它负责更新模型的参数，以最小化损失函数。因此，在函数中动态地改变传入的优化器，对于提升模型性能、适应不同的数据集和任务是非常有价值的。本文将详细介绍如何在Python中实现这一功能，并提供相关代码示例。
## 优化器的基本概念
优化器的主要功能是更新模型的学习参数。常见的优化器有SGD、Ad
原创
2024-08-19 08:04:31
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torch.optim.SGDclass torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)功能:可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均
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2023-06-28 20:29:39
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心得： 总感觉自己要学的东西还有很多，一方面让自己工程能力，代码能力或者新学习一门语言来进一步提高自己的技术，另一方面，自己在机器学习上的成就还得继续研究，不仅仅只是懂工程而且还要学习一定的算法，所以算法不能说研究的太通，但还需要一定的理解，毕竟还是要以工程能力为主。一、优化器是什么一言以蔽之，优化器就是在深度学习反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更
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2023-12-16 16:41:29
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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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训练过程中的本质就是在最小化损失，在定义损失之后，接下来就是训练网络参数了，优化器可以让神经网络更快收敛到最小值。本文介绍几种 tensorflow 常用的优化器函数。 1、GradientDescentOptimizer梯度下降算法需要用到全部样本，训练速度比较慢。tf.train.GradientDescentOptimizer(
learning_rate,
use_locking
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2024-01-02 12:13:32
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# PyTorch中优化器
## 介绍
在深度学习中，优化器是一个非常重要的组件。它决定了如何更新模型的参数，从而使得模型能够更好地拟合训练数据。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了多种优化器，以满足不同的需求。本文将介绍PyTorch中常用的优化器，包括其原理、使用方法和示例代码。
## 优化器原理
优化器的目标是找到一组模型参数，使得损失函数的值最小化。通常，我们可以将优化
原创
2023-12-26 07:30:37
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# MySQL 中的优化器优化
MySQL 是一个流行的开源关系数据库管理系统，其中的优化器在查询执行过程中扮演着至关重要的角色。优化器的主要任务是解析 SQL 查询并确定最有效的执行计划，以降低查询所需的时间和资源消耗。在这篇文章中，我们将讨论 MySQL 优化器的一些基本概念以及如何有效地优化查询。
## 什么是 MySQL 优化器？
MySQL 优化器是一个复杂的组件，负责选择最优的查
官方文档http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/train.html1.class tf.train.Optimizer优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。你基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer,
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2024-03-20 13:15:47
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目录说明Adam原理梯度滑动平均偏差纠正Adam计算过程pytorch Adam参数paramslrbetasepsweight_decayamsgrad说明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，用于更新对应的参数p。通常偏导数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
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2023-08-10 21:47:33
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优化代码作者:Gaël Varoquaux这个章节涉及使Python代码运行更快的策略。先决条件目录优化工作流让它工作：以简单_清晰_的方式书写代码。让它可靠的动作：书写自动化的测试实例，确认你的算法是正确的。如果你中止它，测试将捕捉到中断。优化代码：通过剖析(profile)简单的用例来发现瓶颈，并且加速这些瓶颈，找到更好的算法或实现。记住在剖析一个现实的实例和代码的简洁与执行速度之间权衡。对于
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2023-10-13 16:19:24
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本章开始Python的优化算法系列。优化算法，尤其是启发式的仿生智能算法在最近很火，它适用于解决管理学，运筹学，统计学里面的一些优化问题。比如线性规划，整数规划，动态规划，非线性约束规划，甚至是超参数搜索等等方向的问题。但是一般的优化算法还是matlab里面用的多，Python相关代码较少。博主在参考了很多文章的代码和模块之后，决定学习 scikit-opt 这个模块。这个
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2023-09-21 01:26:39
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是
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2024-07-05 14:47:01
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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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