【AI初识境】为了围剿SGD大家这些年想过的那十几招 / 开普饭

DL之DNN优化技术:DNN优化器的参数优化-更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解.图表可视化比较四种最优化方法简介 DL之DNN优化技术:神经网 ...

阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法 ...

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DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介.代码实现.代码调参之详细攻略 GD算法的简介 GD算法,是求解非线性无约束优化问题的基本方法,最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法.如 ...

作者丨灯会来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读作者灯会为21届中部985研究生,凭借自己整理的面经,去年在腾讯优图暑期实习,七月份将入职百度cv算法工程师.在去年灰飞烟灭的算法求职季中,经过3 ...

DL之DNN:自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能输出结果 ====== ...

这是专栏<AI初识境>的第12篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 在成为合格的深度学习算法工程师,尤其是工业界能够实战的调参选手之前,总会踏足很多的坑. 今 ...

这是专栏<AI初识境>的第11篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss),覆盖分类,回归任务以及生成对抗网络,有了目 ...

这是<AI初识境>第10篇,这次我们说说深度学习模型常用的评价指标.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 凡事用数据说话,一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量 ...

这是专栏<AI初识境>的第9篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中的generalization问题,也就是泛化和正则化有关的内容. 作者 ...

这是专栏<AI初识境>的第8篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中的池化问题,包含池化的种类,作用机制以及最新的思考. 作者&编辑 ...

这是<AI初识境>第6篇,这次我们说说Normalization.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Ba ...

这是<AI初识境>第5篇,这次我们说说初始化.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型,而且基本没有全局最优解,初始化在其中扮演着 ...

这是专栏<AI初识境>的第4篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 在神经网络中,有一个看似不起眼但是非常重要的概念,那就是激活函数.激活函数模型固然理解起来简 ...

这是专栏<AI初识境>的第3篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 这是本系列的最后一篇非技术文章,我们总结一下深度学习技术在图像领域的重要历史性节点,本来打算 ...

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