一、简介在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是Adam，为什么呢？下面是 TensorFlow 中的优化器： 详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等，详情：https://keras.io/optimizers/我们可以
1 背景梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一，并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化算法的实现。然而这些优化算法（优化器）经常被用作黑盒优化器，造成对这些算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解。梯度下降法的的目标是在梯度的相反方向进行模型参数的更新，从几何学来说，就是沿着斜率
Tensorflow:1.6.0优化器（reference:） I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器。 梯度下降：（1）标准梯度下降
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2024-04-01 06:15:15
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在推荐系统中，当模型在线上部署的过程中，模型超时很常见，以下是几种能快速有效的缩短模型耗时的操作。1、分桶操作不要在模型中处理在大规模训练模型过程中，我们通常会对部分的连续特征进行特征分桶，加强特征的泛化能力。 在模型中，会使用tf.feature_column.numeric_column对连续特征进行特征分桶，但是这种方式及其耗时，加入该模块后，模型通常会耗时上涨，整条链路超时，导致模型无法上
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2024-01-08 14:13:00
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下面是 TensorFlow官方文档 中的优化器种类： tensorflow内置优化器路径：tf.train.GradientDescentOptimizer这个类是实现梯度下降算法的优化器。tf.train.AdadeltaOptimizer实现了Adadelta算法的优化器，该算法不需要手动调优学习速率，抗噪声能力强，可以选择不同的模型结构。Adadelta是对Adagrad的扩展。Adade
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2024-05-19 22:38:52
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作者：TensorFlow编译：ronghuaiyang 导读 这篇文章是Effective TensorFlow 2.0的一个摘要，如果嫌原文太长又是英文的话，看看这个就好了，给大家画了个重点。要更仔细地查看更改了什么，并了解最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南(在GitHub上发布)。本文简要介绍了其中的内容。如果你对这些主题感兴趣，请前往指南了解更多信
单纯以算法为论，深度学习从业者的算法能力可能并不需要太大，因为很多时候，只需要构建合理的框架，直接使用框架是不需要太理解其中的算法的。但是我们还是需要知道其中的很多原理，以便增加自身的知识强度，而优化器可能正是深度学习的算法核心官方文档所给的优化器很多，而且后续也在不停地添加当中，因此，我这里只列举基础和常用的几个： 优化器分类：Stochastic Gradient Descent (SGD)：
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2024-05-07 15:26:01
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本节在上节的基础上给出TensorFlow提供的可以直接调用的几种常用的优化器。Ⅰ.tf.train.Optimizer 优化器（optimizers）类的基类。基本上不会直接使用这个类，但是会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer,等等这些。Ⅱ. tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降
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2024-08-23 12:04:43
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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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之前写的一篇SSD论文学习笔记因为没保存丢掉了，然后不想重新写，直接进行下一步吧。SSD延续了yolo系列的思路，引入了Faster-RCNN anchor的概念。不同特征层采样，多anchor. SSD源码阅读 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowssd_vgg_300.py为主要程序。其中ssd_net函数为定义网络结构。先简单解释下SSD是如何
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2024-05-19 08:14:28
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CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/python/ops/init_ops.py所有的
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2024-05-20 17:38:02
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tensorflow常用函数操作组操作MathsAdd, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, EqualArrayConcat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, ShuffleMatrixMatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminantNeuronal NetworkSoftMax
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2024-03-15 12:40:42
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TensorFlow之优化器tensorflow优化器种类如下，其中Optimizer是基类tf.train.Optimizer
tf.train.GradientDescentOptimizer
tf.train.AdadeltaOptimizer
tf.train.AdagradOptimizer
tf.train.AdagradDAOptimizer
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2024-08-13 10:25:15
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每一个 TensorFlow 提供的优化器都作为 一 个类而被放在了 .py 文件中, 在路径 tensorflow/python/training 下可以找到这些 . py 文件 。这些优化器类分别介绍如下。1. train.Optimizer() 这是一个基本的优化器类,该类不常常被直接调用,而较多使用其子类,比如 AdagradOptimizer 、 GradientDescentOptim
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2024-04-20 18:26:41
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其中：SGD最慢，Adadelta最快。但是在实际使用中不是根据训练快慢来选择优化器的，是根据最后的准确度来进行选择的。所以，建议：在搭建网络中可以用快的，但是在出论文可以用慢的，最后要都试。9.代码：在这里使用AdamOptimizer优化器：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input
Tensorflow:1.6.0 I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器。 梯度下降：（1）标准梯度下降GD（2）批量梯度下降BGD（
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2024-03-17 15:10:25
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目录核心概念graph_optimizerfunctionoptimization_registry1. 核心概念本篇主要讲图的优化迭代器。我们在构建原始图的时候，专注于达到目的，但不会去考虑图的执行效率。如果把图的设计过程比喻为高级语言的编写，那么图的优化过程就相当于，将高级语言编译为机器语言的过程中，为了能够加速进行的编译优化。比如，将相同的常数折叠，将Identity节点去除等等。本节主要用
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2024-10-20 18:01:19
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优化器各种优化器对比标准梯度下降法：先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值。随机梯度下降法：随机抽取一个样本来计算误差，然后更新权值批量梯度下降法：算是一种折中的方案，从总样本选取一个批次（比如一共有10000个样本，随机选取100个样本作为一个batch），然后计算这个batch的总误差，根据总误差来更新权值。下图为梯度下降法的运行方式W：要训练的参数J(W)：代价函数J(W)：代价函
作者：王嘉俊 王婉婷 TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统，今天宣布完全开源。TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面，也可以编译执行机器学习算法的代码。使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改，就能被运行在多种异质系统上，从移动设备（例如手机和平板）到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统。 Tensor
1 背景梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一，并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化算法的实现。然而这些优化算法经常被用作黑盒优化器，造成对这些算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解。这篇文章主要对各种梯度下降优化算法进行全面成体系的分析，帮助相关的算法开发人员在模型开发的过
