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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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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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
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
所谓的优化器，就是tensorflow中梯度下降的策略，用于更新神经网络中数以百万的参数。工程师们除了在不断的推出新的神经网络的结构以外，还在不断的推出新的参数更新的策略，在这篇博客中，我们就列举tensorflow中所有的优化器，并对几个进行讲解。为了列举所有的优化器，我们首先把tf包中所有的优化器都罗列出来。这里使用的是tf10版本，目前最新的版本，进入python，用dir(tf.train
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2024-05-11 10:29:51
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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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本文有不准确的地方，希望各位大佬指出。Tensorflow Lite 和 Tensorflow Model Optimization Toolkit(Tensorflow模型优化工具包)提供了最小优化推理复杂性的工具。对于移动和物联网 (IoT) 等边缘设备,推理效率尤其重要。这些设备在处理，内存，能耗和模型存储方面有许多限制。 此外，模型优化解锁了定点硬件 (fixed-point h
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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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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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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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
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
强烈推荐一个神经网络博主：网站地址写在前面：对于优化器，笔者学习时对于优化器的工作原理感到很疑惑，在上网查了一些资料和自己编写代码实验后终于发现了优化器的工作体现在哪！！！笔者是纯萌新，这是学习时的学习笔记，如果理解不对还望大佬指出！！！ 笔者使用的是tensorflow1.14.0和ubuntu16.04！！！1.提出问题优化器optimizer在代码中一般以train_op = tf.trai
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2024-10-13 22:56:17
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第九节：Tensorflow优化器 高中数学学过，函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。（就是使用优化器，调整权重W，偏置B，使得损失函数到达一个损失最少的点）有三种梯度下降：1.Vanilla 梯度下降：在 Vanilla 梯度下降（也称作批梯度下降）中，在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度。该方法可能很慢并
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2024-04-05 22:42:55
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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.
（1）什么是TensorFlow？TensorFlow是一个基于Python的库, 用于创建机器学习应用程序。它是执行复杂数学的低级工具包。它为用户提供了可定制性选项, 以构建实验性学习体系结构。它还可以帮助用户与他们合作, 并将他们转变为正在运行的软件。它最初由Google Brain团队的研究人员和工程师创建, 并于2015年成为开源。TensorFlow由两个词Tensor和Flow组成；张
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2024-04-12 11:34:52
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