# 用优化算法优化深度学习的流程与实现
在深度学习领域，优化算法是不可或缺的一部分。优化算法的目标是通过调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的性能。本文将向刚入行的小白介绍如何使用优化算法来优化深度学习模型，并通过实例代码帮助理解整个过程。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现优化的整体流程。下面的表格展示了实现步骤及其描述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
优化算法梯度下降全批量梯度下降[每次使用全量数据更新产生，易产生内存瓶颈及收敛速度慢]\[\theta = \theta - \eta \nabla_\theta J(\theta)
\]随机梯度下降[每次使用单个样本进行训练，收敛波动性大]\[\theta = \theta - \eta \nabla_\theta J(\theta;x_i;y_i)
\]小批量梯度下降[在收敛波动性和收敛速度
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2024-05-27 17:54:33
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1、mini-batch2、动量梯度下降3、RMSprophttps://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270https://www.zhihu.com/question/558431624、Adamhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/222522705、学习率衰减6、调参https://www.leiphone.com/news/201703/pmFP
原创
2023-08-14 11:18:00
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在训练神经网络模型的时候需要使用到优化算法，最终我们都是通过求解代价函数的最优化问题来求解模型的参数。有的时候，训练一个神经网络模型可能需要几百上千台机器同时训练几个月，通过使用优化算法可以节省训练的时间加快模型的收敛。本篇文章主要介绍一下常用的优化算法梯度下降算法指数加权平均算法动量梯度下降RMSprop算法Adam优化算法常用的优化算法在面试的时候也会经常被问到。一、梯度下降算法在训练模型之前
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2023-09-20 15:55:46
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD）（3）小批量随机梯度下降（MBGD）——最常用的梯度
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2024-03-14 21:14:44
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大致总结一下学到的各个优化算法。一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。梯度下降主要组成部分：1、待优化函数f(x)2、待优化函数的导数g(x)3、变量x，用于保存优化过程中的参数值4、变量x点处的梯度值：grad5、变量
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2023-09-06 10:24:27
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文章目录1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)2.随机梯度下降法（Stochastic gradient descent SGD)3.小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)4.动量法5.AdaGrad6.RMSProp7.Adam 1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)每次迭代都需要将
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2023-11-02 21:07:40
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一、发展背景及基本框架梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的 SGD 或者 SGD with Momentum 等。深度学习优化算法的发
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2024-04-24 13:59:52
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深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数\(\theta\)，它能显著地降低代价函数\(J(\theta)\)。这里介绍的方法都基于以下两点：梯度的负方向是函数在当前点减小最快的方向；使用一阶泰勒展开式近似当前点的函数值，即：\[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)
\]下面介绍几种常用优化算法：梯度下降法及其三个变体BGD(Batch Gradien
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2021-01-27 18:00:00
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文章目录一. 优化算法1.1 基本算法1.1.1 随机梯度下降(SGD)1.1.2 动量1.2 自适应学习率算法1.2.1 AdaGrad1.2.2 RMSProp1.2.3 Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3 牛顿法拟牛顿法：二. 一些优化算法的代码实现2.1 批量随机梯度下降：2.2带动量的梯度下降2.3 Adam参考文献 一. 优化算法1.1 基本算
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2024-06-28 10:02:28
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1. 优化算法优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现，优化算法通常只考虑最小化目标函数（损失函数）。1.1. 局部最优当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时，由于目标函数有关解的梯度接近或变成零，最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部最小化而非全局最小化。1.2. 鞍点与海森矩阵(Hessian Matric)鞍点(saddle)是函数上的导数为零，但不是轴上局部极值的点。
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2023-08-23 17:24:35
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深度学习优化算法优化算法概念动量框架SGDMomentumNAGAdaGradRMSProp/AdaDeltaAdamNdam参考 优化算法概念优化算法的功能是通过改善训练方式来最大化或者最小化损失函数。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值的真实值和预测值的偏差程序，基于这些参数就形成了损失函数。在有效地训练模型并产生准确结果时，模型的内部参数起到了非常重要的作用。动量动量内容可以参考：
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2024-03-05 15:18:08
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互联网面试常见问题之一：你知道哪些优化方法？优缺点是什么？下面博主汇总了常见的深度学习优化方法深度学习常见的优化方法（Optimizer）：发展历程：SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 优化算法遵循一个普适框架：定义待优化参数： ; 目标函数： ; 初始
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2023-11-17 00:05:33
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相信大多数计算机学者或从事与之相关工作的朋友都听过这么一句话——算法是程序的灵魂。从这句话中我们就可以看到算法在编程中的重要性。那么算法到底是什么呢？简单来说，算法（Algorithm）是指完成一个任务所需要的具体步骤和方法。也就是说给定初始状态或输入数据，能够得出所要求或期望的终止状态或输出数据。 在一个C语言程序中，一个好的算法可以提高程序运行的效率，尽可能的使用少的硬件资源而完成相同的目的。
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2024-06-11 21:56:13
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深度学习优化算法总结1、SGD2、SGD with Momentum3、SGD with Nesterov Acceleration4、AdaGrad5、AdaDelta / RMSProp6、Adam7、Nadam 在深度学习领域，优化算法的选择是重中之重。梯度下降算法是目前神经网络中使用最广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的缺陷，又出现了SGD、SGD with Momentum、Ad
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2023-09-15 17:15:18
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深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数θ，它能显著地降低代价函数J(θ)。针对此类问题，研究人员提出了多种优化算法，Sebastian Ruder 在《An overview of gradient descent optimizationalgorithms》（https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf ）这篇论文中列出了常用优化算法的比较。主要优
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2024-03-03 09:25:59
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3.1 深度学习优化算法学习目标目标知道局部最优问题、鞍点与海森矩阵说明批梯度下降算法的优化说明三种类型的优化算法知道学习率退火策略知道参数初始化策略与输入归一化策略应用应用完成梯度下降优化算法的实现深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的
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2023-10-12 11:07:30
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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器的实现。然而这些优化器经常被用作黑盒使用，而无法对这些优化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的情况。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
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2024-02-02 06:30:22
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前言 作者：不会停的蜗牛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， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam 等： https://keras.io/optimize
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2023-11-29 10:34:55
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在优化模型的过程中，有高原、高峰、洼地，我们的目的是找到最低的那个洼地。 选择不同的学习率和优化器，可能进入不同的洼地，或者在洼地附近震荡，无法收敛。1 优化器的选择Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘2 学习率学习率有什么用学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。 学习率决定了每步权重更新对当前权重的改变程度： 其中E(w)为我们优化的损失函数，η是学
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2024-01-02 09:21:37
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