梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。梯度下降法优化器对梯度部分使用的是指数移动平均值（EMA），对学习率部分使用均方根（RMS）。为什么要对梯度取指数移动平均?我们需要使用一些数值来更新权重。我们唯一有的数值呢就是当前梯度，所以让我们利用它来更新权重。但仅取当前梯度值是不够好的。我们希望我们的更新是（对模型来说，是）“更好的指导”。让
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2024-04-24 15:17:07
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深度学习day03 梯度下降算法穷举法和分治法的局限性梯度和学习率局部最优点和鞍点梯度下降算法数学原理梯度下降算法代码实现随机梯度下降随机梯度下降代码小批量随机梯度下降 梯度下降算法通过不断改变权重的值，找到使损失函数最小时的权重，权重每次改变的方向是梯度的反方向，也是函数下降最快的方向，每次改变的大小是权重=当前权重-学习率*当前梯度。所以进行梯度下降时需要知道损失函数关于当前权重的偏导数。穷
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2024-06-05 06:21:48
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1.batch normalization的原理在神经网络训练过程中，由于网络参数根据梯度下降在不断的变化，每经过一个网络层数据的分布都会发生不同的改变。我们将这种由于网络参数更新造成的数据分布变化称为Internal Covariate Shift。Internal Covariate Shift会导致输入数据分布向某一个方向偏移，从而造成网络数据训练缓慢。以sigmoid激活函数构建的网络为例
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2024-09-11 18:49:38
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梯度爆炸在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 这种现象叫梯度爆炸。当梯度爆炸到更大的值时，就会发生这种情况。这可能是RNN结构在更大的时间步长下会遇到的问题之一。当每个偏导数大于1时，这种情况可能发生，并且这些偏导数的相乘会导致更大的值。这些较大的梯度值会导致权重值在每梯度消失出现在以梯度下降法和反向传播训练人工神经网络的时候
学习目标学会实现神经网络常见的优化算法。笔记1 小批量梯度下降（Mini batch gradient descent）1.1 介绍三种梯度下降的方法我们之前说的梯度下降就指的是批量梯度下降——(Batch) Gradient Descent，就是在每一次迭代中，把整个training set的m个样本全部输入到模型进行训练，更新参数。在training set很大的时候，这样的方法会使参数更新的
最优化技术——阅读报告梯度下降——从批量下降到Nesterov加速法如今，在神经网络魔性的训练过程中梯度下降被广泛的使用，它主要用于权重的更新，即对参数向某一方向进行更新和调整，来最小化损失函数。其主要原理是：通过寻找最小值，控制方差，更新模型参数，最终使模型收敛。**什么是梯度？**梯度是一个向量。函数在各个方向的斜率是方向导数，而斜率最大的方向是梯度，梯度的方向方向导数变化最快的方向。传统的梯
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2024-08-14 17:27:28
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首先是对感知器的简单回顾，假设现有的训练集为 D，共有 n 个训练数据，每个数据都有 m 个输入特征和一个输出标签。一个 epoch 就是遍历一次整个训练集，对于每一个训练数据，都计算其预测、计算误差、更新参数。 在一个 epoch 中，每次针对一个训练数据进行参数更新的方法，称为在线方法或者随机梯度下降；而在一个 epoch 中将参数在每个训练数据上需要更新的值记录下来，最后叠加在一起再对参数
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2024-03-07 10:05:55
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# PyTorch 梯度更新详解
深度学习是当前人工智能领域的一个核心技术，而在深度学习中，模型的训练与优化是至关重要的。而在此过程中，梯度更新方法起到了重要的作用。本文将深入探讨PyTorch中的梯度更新机制，辅以代码示例和相关图示，帮助大家更好地理解这一知识点。
## 1. 梯度更新的基本概念
在机器学习中，模型的目标是最小化损失函数。为了实现这一目标，我们通常会使用梯度下降算法（Gra
原创
2024-09-15 06:02:17
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在实际训练过程中，经常出现隐含层因数据分布不均，导致梯度消失或不起作用的情况。如采用sigmoid函数或tanh函数为激活函数时，如果数据分布在两侧，这些激活函数的导数就接近于0。这样一来，BP算法得到的梯度也就消失了。如何解决这个问题？ Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位学者提出了批标准化（BatchNormalization）方法。Batch Normalizat
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2024-05-01 23:43:48
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：下降出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为： 这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种"梯度"下降法阐释清楚。 机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是
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2024-08-23 14:17:15
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全梯度下降算法(Full gradient descent），随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent），随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent）小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新权值，使目标函数尽可能
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2024-02-10 14:53:40
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说明模型裁剪可分为两种，一种是稀疏化裁剪，裁剪的粒度为值级别，一种是结构化裁剪，最常用的是通道裁剪。通道裁剪是减少输出特征图的通道数，对应的权值是卷积核的个数。问题通常模型裁剪的三个步骤是：1. 判断网络中不重要的通道 2. 删减掉不重要的通道（一般不会立即删，加mask等到评测时才开始删） 3. 将模型导出，然后进行finetue恢复精度。步骤1,2涉及到非常多的标准和方法，这里不去深究。但是到
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2024-02-21 23:17:41
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Pytorch学习：Task2-3 梯度计算和梯度下降过程、PyTorch全连接层原理和使用1. 学习自动求梯度学习梯度下降原理1.线性回归 linear regression2.损失函数 loss function3. 最小均方法 Least mean square4. 梯度下降 -- 随机梯度下降SGD小练习2. 全连接层学习步骤一：全连接层原理学习1、全连接层的推导：2、全连接层的前向计算
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2023-08-21 19:54:02
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梯度下降（Gradient descent）在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。梯度下降计算流程 假设我们模型中的参数为，损失函数为，则计算过程为
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2024-03-18 11:11:39
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简介如果将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor如果
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2023-10-17 08:04:22
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首选注意：torch.ensor 与 torch.Tensor的区别常用操作 torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。 常用参数dtype: tessor的数据类型，总共有八种数据类型。其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，py
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2023-10-04 20:13:53
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1 线性目标的梯度优化 损失函数： 算法1 : 批量梯度下降BGD 每次迭代使用所有样本来对参数进行更新。 损失函数：代数形式： 矩阵形式： 更新： &nbs
# PyTorch变量与梯度更新详解
在深度学习中，梯度更新是优化模型的重要步骤。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具来简化这一过程。本文将详细探讨PyTorch中变量的操作和梯度更新的过程，同时提供实用的代码示例，帮助大家理解这一重要概念。
## PyTorch的变量（Tensor）
在PyTorch中，变量是数字（张量）的封装，可以进行自动微分。实际上，PyTo
随机梯度下降1.局部梯度的反方向不一定是函数整体下降的方向(比如隧道型曲面)2.手动设定的学习率衰减很难根据数据自适应3.数据有一定的稀疏性时, 希望对不同特征采取不同的学习率4.神经网络训练中梯度下降法容易困在鞍点附近 似牛顿法1.在求目标函数的二阶导数(Hessian Matrix)时, 计算复杂.2.小批量时, 很容易受噪音影响.3.由于似合的是二次曲面, 比随机梯度更容易困在鞍点
NN这块的公式，前馈网络是矩阵乘法。损失函数的定义也是一定的。但是如何更新参数看了不少描述，下面的叙述比较易懂的： 1、在吴恩达的CS229的讲义的第四页直接给出参数迭代公式 在UFLDL中反向传导算法一节也是直接给出的公式 2、例子：第一步：随机对比重（a,b）赋值并计算误差平方和（SSE）第二步：通过对误差比重（a,b）求导计算出误差梯度（注：YP即Ypred）∂
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2024-04-04 10:28:37
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