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標簽
>SGD
梯度
SGD
學習
RMSProp
Adam
深度學習常見最佳化演算法總結
SGD有幾個主要的問題:學習率和學習率衰減方案對結果影響非常大,調起來麻煩由於梯度方向往往不是指向最優解的(想象下橢圓形的梯度等高線),一般而言,我們希望梯度大的方向步子能小一點,梯度小的方向步子大一點,這樣收斂會快,但是SGD每個方向學習...
娛樂
2018-10-10
SGD
Dynamics
limiting
Momentum
本文
【簡讀】Rethinking the limiting dynamics of SGD
總而言之,本文繼承了之前一眾對SGD limiting dynamics的研究,針對新的實驗觀察,發展出一套更加完整且有針對性的理論,本文對讀者數學水平的要求和之前我介紹的幾篇文章相比,屬於最高...
娛樂
2021-07-22
scaler
function
SGD
Stochastic
收斂
【簡讀】Stationary Behavior of Constant Stepsize SGD-type Algorithms: An Asymptotic Characterization
由於本文研究的是常數步長條件下的SGD,所以在這一設定下,這篇文章研究的是SGD型別演算法在收斂的過程中的 trajectory,假設最終演算法收斂到,那麼作者們希望描述的是在趨於無窮時的分佈,從而可以對這一演算法(或者說dynamics)...
娛樂
2021-11-13
Adam
SGD
泛化
loss
收斂
Adam 究竟還有什麼問題 —— 深度學習最佳化演算法概覽(二)
其二,作者的實驗中用修正方法 AMSGrad 和原始 Adam 進行比較,證明修正方案可以獲得比 Adam 更低的 training loss...
娛樂
2018-05-29
最佳化
SGD
mirror
問題
函式
(210925) Lecture-最佳化技術進階
【推薦閱讀】[Algorithm] ADMM簡明理解【凸最佳化筆記】-交替方向乘子法(ADMM)最佳化演算法 | 增廣拉格朗日函式 (ALM) 及其最佳化方法7 Sparsity 與最佳化關於稀疏性,已提到過關於 L1 正則化可以使得模型引...
娛樂
2021-10-14
訓練
演算法
SGD
梯度
分散式
深度學習分散式訓練的常用方法都有哪些?有何技巧?
4 非同步 SGD非同步 SGD 是一種分散式梯度下降演算法,允許在不同節點上使用不同的資料子集來並行地訓練多個模型副本...
科技
2021-09-03
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