作者：Mao Chan 2016年，机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热。Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火。TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持
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，主要是一阶的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的AdaGrad, RMSProp, Adam,就能够自动调节学习速率。1、SGDSGD全名 stochastic
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2024-03-08 23:01:47
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# 使用TensorFlow中的SGD优化器进行深度学习
在深度学习领域，优化器是保持模型性能的关键。SGD（随机梯度下降）是最基本和经典的优化算法之一。对于初学者来说，理解如何使用该算法进行模型训练是十分重要的。在本篇文章中，我们将基于TensorFlow框架，分析SGD优化器的使用，并配合示例代码进行详细说明。
## 什么是SGD优化器？
SGD优化器通过在每个迭代中使用小批量的数据来更
原创
2024-09-22 05:15:14
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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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tensorflow中SGD(无momentum)优化器运用 SGD(无momentum)优化器引用API：tensorflow.keras.optimizers.SGD 代码实现：#SGD(无monentum)
w1.assign_sub(learning_rate * grads[0]) #learning_rate是学习率，这里的grads[0]是一阶动量除
基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:• 使用图 (graph) 来表示计算任务.• 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.• 使用 tensor 表示数据.• 通过 变量 (Variable) 维护状态.• 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.
一、梯度下降算法优化过程是原值减学习率乘梯度！！！梯度学习根据导数的定义，如果输入发生微小的变化，那么输出也会相应的变化： 对导数符号化后，有: 梯度下降的思路如下： 寻找一个参数w，使得损失函数J(w)的值最小，通过不断的迭代，w会不断更新，最后会达到或接近最小值点。梯度下降算法原理图： 梯度下降算法实际上一种求解最小二乘法最优解的有效工具。 σ为学习率，该值越大学习速度越快，相反，也有可能因为
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2024-09-23 11:26:42
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Tensorflow 2.3学习笔记安装我先用pip安装了tensorflow，整个装过程很顺利，只需要在bash上输入pip install tensorflow 2.3.0rc0需要注意的是我使用的是macOS 10.15.6，使用时系统会默认使用自带的 python2.7，pip也是对应为老版的，这时候就需要我们手动升级，并在~/.bash_profile中添加alias python =
本文主要讲tensorflow中计算AUC的API实现。tf.contrib.metrics.streaming_auc & tf.metrics.auc在tf1.x中有两个计算AUC的API: tf.contrib.metrics.streaming_auc()和tf.metrics.auc()，在使用tf.contrib.metrics.streaming_auc()的时候会有warn
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2024-04-01 13:54:07
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0 引言 基于LSTM进行时间序列预测方法简单有效。LSTM的出现为时间序列预测提供了一个新的研究方向。然而，与大部分网络模型一样，LSTM效果受其超参数设置的影响。为此，本文采用HHO/GTO/EO/SCA/BOA/WOA/HBA/PSOBOA/HPSOBOA等9种优化算法分别优化LSTM网络超参数，建立优化的LSTM模型 , &n
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2024-05-02 11:32:05
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就在这里！信用：很难找到信息并使其正常工作,但这里有一个例子,复制了here和here中找到的原则和代码.要求：在我们开始之前,有两个要求才能成功.首先,您需要能够将激活编写为numpy数组上的函数.其次,您必须能够将该函数的派生函数作为Tensorflow中的函数(更简单)或最坏情况下编写为numpy数组上的函数.写入激活功能：那么让我们以我们想要使用激活函数的函数为例：def spiky(x)
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2024-09-16 20:57:40
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课程目录（在更新，喜欢加个关注点个赞呗）：从零学习pytorch 第1课 搭建一个超简单的网络从零学习pytorch 第1.5课 训练集、验证集和测试集的作用从零学习pytorch 第2课 Dataset类从零学习pytorch 第3课 DataLoader类运行过程从零学习pytorch 第4课 初见transforms从零学习pytorch 第5课 PyTorch模型搭建三要素从零学习pyto
现代的机器学习系统均利用大量的数据，利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练。传统上，最早出现的优化算法是SGD，之后又陆续出现了AdaGrad、RMSprop、ADAM等变体，那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢？本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法，并给出它们的(PyTorch)实现。SGD算法描述随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent，SGD)是对
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2023-07-24 16:15:13
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对称梯度域机器学习(sgdml)要求：Python2.7/3.7纽比(>；=1.13.0)scipyPythorch(可选)开始稳定释放大多数系统都预装了pythonpip的默认包管理器。只需调用：即可安装sgdmlpip install sgdml命令行界面和相应的python api现在可以从系统的任何地方使用。开发版本(1)克隆存储库git clone https://githu
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2023-07-12 21:25:35
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【Tensorflow专题-02】使用tensorflow实现神经网络前向传播算法如下示意了一个三层的神经网络前向传播过程传播过程有三个重要参数，分别是：权重W，节点取值a及输出y，表示为矩阵如下：W(1)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢W(1)1,1W(1)2,1W(1)3,1W(1)1,2W(1)2,2W(1)3,2W(1)1,3W(1)2,3W(1)3,3⎤⎦⎥⎥⎥⎥
a(1)=[a11,a12,a13]=x
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2023-08-28 14:57:40
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首先参考:解决tensorflow.keras无法引入layers问题_ljx0951的博客-CSDN博客_tensorflow.keras.laye
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2022-08-05 08:48:04
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SGD + momentum SGD是利用一个mini-batch的数据来近似估计梯度，有陷入局部最优或者马鞍点的问题 momentum是说当前梯度也受之前的梯度的影响，用加权的方式。可以按照光流的思想去类比理解。
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2020-12-29 20:25:00
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之前一直是在使用的是tensorflow mobile，来作为模型的运行环境。但是，tensoflow mobile的libtensorflow_inference.so有19MB，load到内存里以后，会占用较多的内存。。。测试看下来，大概占用20M，加上模型占用内存，导致我们的模块，内存占用变大了30MB。内存占用偏高，因此想优化一下。 首先想到的手段是模型裁剪。但是，只有裁剪模型的
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2024-02-28 11:34:53
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SGDSGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化方法了。即： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hy5fKRJs-1629257185663)(SGD.png)] 其中，η ηη是学习率，g t g_{t}g t是梯度 params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的d
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2024-02-21 19:22:27
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第一篇是这个：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 在上面一篇文章已经讲了： 接下来是这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540《Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)—— Adam的两宗罪》Adam罪状一：可能不收敛Adam罪状二：可能错过全局最优解他们提出了一个用来改进Adam的方法：
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2024-05-06 12:02:05
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