【TensorFlow 入门】2、优化器函数 Optimizer
文章目录一、常用的optimizer类二、注意事项：在使用它们之前处理梯度三、选通梯度因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给了优化器。因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。一、常用的optimizer类1.cl...
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09-09
2024
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08-26
2024
Tensorflow 中的优化器解析
Tensorflow:1.6.0优化器（reference:I:tf.train.GradientDescentOptimizerTensorflow中实现梯度下降算法的优化器。梯度下降：（1）标准梯度下降GD（2）批量梯度下降BGD（3）随机梯度下降SGD(1)标准梯度下降：学习训练的模型参数为W...
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07-29
2024
adam算法原理和推导过程？
用了一些随机梯度下降算法，发现adam效果最好。看了ICLR的那篇关于adam的英文文献，但是对于其原理和推导过程什么的还是不太懂。希望各位能给一个比较简单的思路。一、L-BFGS：牛顿法(迭代求驻点...
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07-01
2024
简单认识Adam优化器_1
?基于随机梯度下降（SGD）的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的。很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题。按吴恩达老师所说的，梯度下降（GradientDescent）就好比一个人想从高山上奔跑到山谷最低点，用最快的方式（steepest）奔向最低...
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06-18
2024
PyTorch学习—13.优化器optimizer的概念及常用优化器
*–+引言+一、什么是优化器？+二、optimizer的基本属性+三、optimizer的基本方法+四、方法实例+*1.optimizer.step()*2.optimizer.zero_grad()*3.optimizer.add_param_group()*4.optimizer.state_d...
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06-18
2024
【PyTorch基础教程9】优化器optimizer和训练过程
（1）每个优化器都是一个类，一定要进行实例化才能使用，比如：（2）optimizer：三个属性：存储的是优化器的超参数（如学习速率、momentum等）；：参数的缓存；：管理的参数组，是一个list，其中每个元素是一个字典，顺序是params，lr，momentum，dampening，weight...
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06-04
2024
优化器及其优缺点
目录目录1.SGD2.Momentum（动量）3.NesterovAcceleratedGradientDescent(NAG)4.AdaGrad5.AdaDelta6.RMSProp7.Adam总结优化器优化的是学习率，他发生在反向运算中。学习率衰减，是每次迭代衰减的方法，在前向运算中。.在这里S...
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05-20
2024
深度学习中常用的优化算法（optimizer）
优化算法是用来求取模型的最优解的算法。有关反向传播算法的详细推导可以参看：小糊糊：反向传播算法详解假设目标函数为，深度学习中的目标函数常为损失函数。深度学习中常见的损失函数参见：小糊糊：深度学习中常用的损失函数是模型要学习的参数，表示目标函数在参数处的梯度，为...
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05-20
2024
Pytorch系列之——损失函数、优化器
前面我们介绍了如何搭建网络模型，在模型搭建好之后一个非常重要的步骤就是对模型当中的权值进行初始化。正确的权值初始化可以加快模型的收敛，而不恰当的权值初始化可能会引发梯度的消失或爆炸，最终导致模型无法训练。梯度消失与爆炸Xavier方法与Kaiming方法常用初始化方法梯度消失与爆炸首先观察模型是怎么...
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05-06
2024
一文详解Transformers的性能优化的8种方法
知乎作者:Lukan来源:前言自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存的问题，或者，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。这篇文章...
