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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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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Adam是一种优化算法，全称时adaptive moment estimation（适应性矩估计）SGD 和AdamSGD( stochastic gradient descent随机梯度下降）与Adam(adaptive 随机梯度下降方法在权重更新时一直学习率是相同的，对于每个网络权重（参数），学习率不变。Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。Ad
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2023-08-14 15:43:19
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参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540
1.改进Adam的方法：前期用Adam，享受Adam快速收敛的优势；后期切换到SGD，慢慢寻找最优解。这一方法以前也被研究者们用到，不过主要是根据经验来选择切换的时机和切换后的学习率。Adam+SGD—>AMSGrad
2.虽然Adam算法目前成为主流的优化算法，不过在很多领域里（如计算机视觉的对象识别
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2024-08-12 12:58:33
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第一次写知乎文章，有什么纰漏请大家多多包涵。这篇文章是想要介绍我去年暑假在商汤研究院做的新优化器，取名为AdaX，文章链接和代码链接如下，欢迎大家指正！ AdaX: Adaptive Gradient Descent with Exponential Long Term Memoryarxiv.org https://github.com/switchablenorms/adax
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2024-01-08 20:00:35
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结合了Momentum 和RMSprop算法的优点
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2019-03-12 13:20:00
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文章目录Adam算法1 - 算法2 - 实现3 - Yogi4 - 小结 Adam算法在本章中，我们已经学习了许多有效优化的技术。在本节讨论之前，我们先详细回顾以下这些技术：随机梯度下降：在解决优化问题时比梯度下降更有效小批量随机梯度下降：在一个小批量中使用更大的观测值集，可以通过向量化提供额外效率。这是高效的多机、多GPU和整体并行处理的关键动量法：添加了一种机制，用于汇总过去梯度的历史以加速
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2023-10-08 09:01:39
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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
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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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
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2024-10-30 16:34:17
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Adam优化算法简单实战代码实现Adam算法代码思想完整代码实现 Adam算法torch.optim.Adam()是PyTorch中的一种优化算法，它实现了自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation，Adam）优化算法。Adam算法结合了动量法和RMSProp算法的优点，在处理非平稳目标函数和梯度稀疏的问题时表现良好。 Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值
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2023-10-19 11:33:02
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深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部
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2023-12-04 14:45:45
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深度学习中Adam优化算法的介绍对深度学习中Adam优化算法的简单介绍Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇名为“Adam: A Method for Stochastic Optimization”的论文，列
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2023-10-02 16:12:44
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cnblogs上的这篇没有完全翻译，我主要翻译这篇没有提及但我需要用到的部分（就是指这篇译文中缺失的例子部分）。关于RBM概念介绍部分的翻译，请参考： ===>这篇文章中有的本文将不再赘述背景：假设你要求一群用户从0-100分来给一组电影打分。在经典的因子分析中，你可以尝试依据一组隐藏因子来解释每部电影及用户。例如，像星球大战和指环王这类电影与“科幻小说和魔幻”这类隐藏因子可能强相
Adam优化算法 一、总结 一句话总结： Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。 1、Adam 算法和传统的随机梯度下降不同？ 1、随机梯度下降保持单一的学习率（即alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。 2、而Adam
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2020-07-24 21:58:00
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Adam是从2个算法脱胎而来的：AdaGrad和RMSProp，它集合了2个算法的主要优点，同时也做了自己的一些创新，大概有这么几个卖点：计算高效，方便实现，内存使用也很少。更新步长和梯度大小无关，只和alpha、beta_1、beta_2有关系。并且由它们决定步长的理论上限。对目标函数没有平稳要求，即loss function可以随着时间变化能较好的处理噪音样本，并且天然具有退火效果能较好处理稀
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2024-04-19 13:53:00
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这两年，随着adam算法的缺陷被科学家发现，很多研究人员开始对adam进行了改进。其中中国的两位本科学霸开发出来了AdaBound算法，受到了国内媒体的关注。我是之前看到一篇 拳打Adam，脚踩Sgd的新闻，才了解到这个AdaBound算法。当时颇为震惊，因为Adam和Sgd算法都是深度学习界赫赫有名的算法。所以抱着好奇的想法看了看这篇论文，依然有一些疑问，希望能和大家一起交流学习。Adam算法作
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2023-12-21 09:51:37
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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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我们在机器学习的过程中，当我们构建好我们的模型后要对输出构建损失函数。然后要不断的减小损失函数的值来不断更新优化我们模型中的参数。那么如何优化我们的参数呢？梯度下降法： 对1到M这些给出的数据计算损失函数之和的均值 求导 更新参数，a为学习率（用于决定我们学习的步长）通俗一点将过程就相当于：1 遍历我们所有的数据（求损失函数均值）2 环顾四方，寻找
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2024-05-20 16:18:15
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在众多优化算法在中，Adam是我使用体验感最好的优化算法。相比诸多飘渺的智能算法如遗传或PSO之类，Adam在我看来才更像数学，具有严谨的理论推导以及可操作性，对参数约束起来也更加容易，质朴但实用。初次接触到 Adam 优化算法时，只知道Adam有着自适应的学习率已经更快的收敛速度，但在接触了数字信号处理之后，才幡然醒悟：Adam 优化算法事实上就是实现了IIR数字滤波器，对梯度信号进行滤波文章中
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2023-11-25 13:58:05
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