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深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta2024-05-06
1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为
[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器2024-04-15
本系列介绍分布式优化器，分为三篇文章，分别是基石篇，DP/DDP/Horovod之中数据并行的优化器，PyTorch分布式优化器，按照深度递进。本文介绍数据并行DP/DDP/Horovod之中的优化器。PyTorch分布式其他文章如下：[源...
常用的优化器合集_12024-03-12
目录一、优化器二、各优化器1、梯度下降法1.1梯度下降（GD）1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、NAG2.2、SGD+Momentum...
最优化算法总结2024-03-12
最优化问题几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的实现中占据中心地位。最优化问题就是求解函数极值的问题，包括极大值和极小值，微积分为求函数的极值提供了一个统一的思路：找函数的导数等...
NLP 神经网络训练慎用 Adam 优化器2024-03-11
AllenNLP在EMNLP2018的演讲PPT《WritingCodeforNLPResearch》中提到在NLP的神经网络中使用sparse版的Adam优化器替代普通的Adam优化器。使用sparse版的Adam优化器.png通常自然语...
一起来学PyTorch——torch.nn优化器optim_12024-03-04
在学习的过程中，大家可能会感觉很蒙，其实现在做的就是看懂每一个小内容，等之后做一个具体的项目，就可以串联起来了。优化器用于优化模型，加速收敛。1.SGD方法随机梯度下降法，是指沿着梯度下降的方向求解极小值，一般可用于求解最小二乘问题。其中代...
tf.keras.optimizers.Adamax2024-03-04
在GitHub上查看源代码实现Adamax算法的优化器。继承自：Viewaliases用于迁移的兼容别名有关详细信息，请参阅Migrationguide。tf.keras.optimizers.Adamax(learning_rate=0....

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