TensorFlow2实现空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）使用独热编码标记分割蒙版实现SPADE在残差网络中应用SPADE 空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）空间自适应归一化(Spa
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2024-07-18 19:01:49
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转自Colab中使用Adam出现name ‘Adam‘ is not defined 错误场景 在本地运行正常，之前在tensorflow上运行也正常；之后重新运行colab上的代码，出现如下错误： 尝试安装其他包，并查询Adam所在库，没有解决问题 错误原因及解决方案 错因：tensorflow自
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2022-06-28 04:45:48
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在对神经网络模型进行训练的时候，训练的就是模型中的Weight、Bias参数，要想模型效果好，当然参数就要训练到一个好的结果了，因此参数的初始化在训练时也起到了非常重要的作用，好的初始化参数可以加快模型的收敛，尽快得到好的效果，否则容易使模型的收敛变慢或者造成结果的发散。在tensorflow中有很多关于参数初始化的方法，以下内容转自以下链接：所有的初始化方法都定义在tensorflow/pyth
领英用户超过 5.75 亿，其 Hadoop 集群中存储了数百 PB 的数据，因此需要一种可扩展的方式处理所有这些信息。TensorFlow 支持分布式训练，但构建分布式 TensorFlow 框架并非易事，因此需要将分布式 TensorFlow 的分析能力和 Hadoop 的扩展能力结合起来，领英在 YARN 上构建了一个 TensorFlow 框架 TonY 并将其开源。本文介绍了 TonY
大多数机器学习（深度学习）任务就是最小化损失，在损失函数定义好的情况下，使用一种优化器进行求解最小损失。深度学习常见的优化方式是基于梯度下降的算法，本文将介绍随机梯度下降的具体实现方式，然后再说明Adam算法与随机梯度下降算法区别。具体可参照官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/trainTensorFlow中常见的优化器： Grad
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2024-09-30 23:33:33
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tf.kerastf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。 Keras 官方文档： https://tensorflow.google.cn/api_docs
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2024-03-31 20:17:58
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文章目录1. Adam优势2.Adam 算法和传统的随机梯度下降的区别3. Adam 算法是AdaGrad和RMSProp两种随机梯度下降扩展式的优点集合4. Adam的参数配置参考文献 Adam， 适应性矩估计（adaptive moment estimation）1. Adam优势Adam 优化算法应用在非凸优化问题中所获得的优势：直截了当地实现高效的计算所需内存少梯度对角缩放的不变性（第二
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2023-09-27 21:28:13
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# PyTorch中使用Adam优化器修改参数的探索
在深度学习中，优化算法的选择对模型的训练效率和效果至关重要。Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种广泛使用的优化算法，但在实际应用中，我们可能需要对其参数进行调整以获得更好的性能。本文将介绍如何在PyTorch中使用Adam优化器并修改其参数。
## 什么是Adam优化器？
Adam算法结合了动量（Mome
原创
2024-09-07 06:42:54
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# 如何在 PyTorch 中修改 Adam 优化器的参数
在深度学习中，优化器是非常关键的部分，而 Adam 优化器因其优越的性能而被广泛使用。如果您是刚入行的小白，想要了解如何在 PyTorch 中修改 Adam 优化器的参数，下面是一个完整的指导。
## 流程概览
我们可以将整个流程分为以下几个步骤，方便记忆和操作：
| 步骤 | 操作描述 |
原创
2024-09-08 06:48:40
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概率图模型学习问题图模型的学习可以分为两部分：一是网络结构学习，即寻找最优的网络结构。网络结构学习一般比较困难，一般是由领域专家来构建。 二是网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数。 不含隐变量的参数估计 如果图模型中不包含隐变量，即所有变量都是可观测的，那么网络参数一般可以直接通过最大似然来进行估计。 含隐变量的参数估计如果图
安装到官网根据要求运行相应的命令Start Locally | PyTorch 例：Stable（稳定版）、Windows、Conda（anaconda版本）、Python3.6、None（没有GPU即CPU版本） 打开cmd依次运行命令即可conda install pytorch-cpu -c pytorchpip3 install torchvision 库中的torch.nn.M
本文介绍了一种新的自适应步长优化器 AdaX，它简单而高效，能够较好地弥补 Adam 在高频梯度噪声时存在的缺陷，即在真实训练中无法收敛到最佳位置的问题。作者 | 李文杰编辑 | 丛 末 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.09740.pdf开源地址：https://github.com/switchablenorms/adax1 故事背景自从Reddi et a
文章目录Adam算法1. 算法2. 从零开始实现3. 简洁实现小结 Adam算法Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。所以Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量法的结合。1. 算法Adam算法使用了动量变量和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给
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2023-09-25 10:54:40
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Pytorch学习小记01–神经网络基础Adam优化算法：Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，结合了AdaGrad和RMSProp算法最优性能，Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha)，用于所有的权重更新，并且在训练过程中学习速率不会改变。每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率，并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法从梯度的第一次和
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2024-04-02 19:48:48
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pytorch adam 修改参数
在进行深度学习模型训练的过程中，我们常常需要针对模型的性能进行细致的微调。其中，优化器作为训练过程的重要组成部分，其参数的设置直接影响到模型的收敛速度与效果。尤其是 PyTorch 中的 Adam 优化器，由于其兼顾了动量和自适应学习率的优点，成为了很多开发者的首选。但在实际应用中，如何有效地修改 Adam 的参数以获得更好的结果，依旧是一个值得深入探讨的话题
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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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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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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# Adam优化器与正则化参数在PyTorch中的应用
在深度学习中，优化器是非常重要的组成部分，它直接影响模型的训练效果和收敛速度。在众多优化器中，Adam（Adaptive Moment Estimation）由于其动态调整学习率的特点，被广泛应用于各类任务中。本文将介绍Adam优化器在PyTorch中的使用，以及如何设置正则化参数以提高模型的泛化能力。
## Adam优化器简介
Ada
本文内容主要摘抄自NNDL和科学空间 批量梯度下降法(Batch gradient descent) 定义可导的损失函数$L(\cdot)$，给定批量大小（batch size）\(K\)，每次选取$K$个训练样本$\calt={(\bf{(k)},\bf{(k)})}^$。第$t$次迭代时，损失函 ...
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2021-07-21 21:29:00
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