SGD上的训练精度 - 腾讯云开发者社区

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【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此。...算法，实际上指的就是mini-batch gradient descent算法，没有人会去一次拿整个数据集或者一个样本进行优化。...当然还是要总结一下SGD算法的毛病。 (1)学习率大小和策略选择困难，想必动手经验丰富的自然懂。 (2)学习率不够智能，对所有参数一视同仁。 (3)同时面临局部极值和鞍点的问题。...说了这么多，对上面各种方法从一个鞍点开始优化，表现如何的预期效果图如下。 ? 理论上，就是上面这样的。文章作者会告诉你对于数据稀疏的问题，用自适应学习率算法就好了，而且使用人家推荐的参数就好。...03各种方法表现究竟如何上面说了这么多理论，分析起来头头是道，各种改进版本似乎各个碾压SGD算法，然而根据笔者经验，仔细调优后的SGD算法绝对吊打其他算法。

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浅谈混合精度训练imagenet

浅谈混合精度训练imagenet 零、序本文没有任何的原理和解读，只有一些实验的结论，对于想使用混合精度训练的同学可以直接参考结论白嫖，或者直接拿github上的代码(文末放送)。...二、混合精度训练混合精度训练，以pytorch 1.6版本为基础的话，大致是有3种方案，依次介绍如下：模型和输入输出直接half，如果有BN，那么BN计算需要转为FP32精度，我上面的问题就是基于此来训练的...Apex混合精度实验记录模型MODE数据集batchsize（所有卡的总数）优化器LearningRatetop1@accResNet50O1（FP16训练，部分op,layer用FP32计算）ImageNet1k4096SGD...训练）ImageNet1k4096SGD optimizer1.6NaN Apex O3模式下的训练情况和上面FP16的结论是一致的，存FP16训练，不管是否有loss缩放都会导致训练NaN，O2和O1...，所以分类任务(基本上最后是求概率的问题，图像，视频都work，已经验证过)上FP16很明显完全可以替代FP32。

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Pytorch自动混合精度训练模板

GitHub 仓库地址：https://github.com/yanqiangmiffy/amp-pytorch Pytorch自动混合精度训练模板使用 pytorch 的自动混合精度教程...本地实验环境为：RTX 3090 24G 1.2 下载数据集 Kaggle 英特尔图像分类数据集地址：Intel Image Classification 该数据包含大约 25k 张大小为 150x150 的图像...Adam + Cosine Learning rate scheduling with warmup 运行命令 python main.py --checkpoint_name baseline 3 混合精度训练...未使用混合精度训练： for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): self.optimizer.zero_grad()...self.model(inputs) loss = self.criterion(outputs, labels) loss.backward() self.optimizer.step() 使用混合精度训练

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bgd、sgd、mini-batch gradient descent、带mini-batch的sgd

image.png2、随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）SGD是最速梯度下降法的变种。...伪代码如下（以下仅为一个loop，实际上可以有多个这样的loop，直到收敛）：image.png（1）由于SGD每次迭代只使用一个训练样本，因此这种方法也可用作online learning。...3、Mini-batch Gradient Descent（1）这是介于BSD和SGD之间的一种优化算法。每次选取一定量的训练样本进行迭代。...（2）从公式上似乎可以得出以下分析：速度比BSD快，比SGD慢；精度比BSD低，比SGD高。...4、带Mini-batch的SGD（1）选择n个训练样本（n训练集样本数）（2）在这n个样本中进行n次迭代，每次使用1个样本（3）对n次迭代得出的n个gradient进行加权平均再并求和，作为这一次

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机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法

本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之一——libFM的训练过程之SGD的方法。...类中，主要包括五个函数，分别为：初始化init函数，训练learn函数，SGD训练SGD函数，debug的debug函数和预测predict函数。...5.1.2、训练learn函数在learn函数中，没有具体的训练的过程，只是对训练中需要用到的参数进行输出，具体的训练的过程在其对应的子类中定义，如fm_learn_sgd_element类和fm_learn_sgd_element_adapt_reg...5.1.3、SGD训练SGD函数 SGD函数使用的是fm_sgd.h文件中的fm_SGD函数。fm_SGD函数是利用梯度下降法对模型中的参数进行调整，以得到最终的模型中的参数。...训练FM模型的主要过程，在实现的过程中，分别调用了SGD函数和evaluate函数，其中SGD函数如上面的5.1.3、SGD训练SGD函数小节所示，利用SGD函数对FM模型中的参数进行更新，evaluate

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机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法

本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之一——libFM的训练过程之SGD的方法。...类中，主要包括五个函数，分别为：初始化init函数，训练learn函数，SGD训练SGD函数，debug的debug函数和预测predict函数。...5.1.2、训练learn函数在learn函数中，没有具体的训练的过程，只是对训练中需要用到的参数进行输出，具体的训练的过程在其对应的子类中定义，如fm_learn_sgd_element类和fm_learn_sgd_element_adapt_reg...5.1.3、SGD训练SGD函数 SGD函数使用的是fm_sgd.h文件中的fm_SGD函数。fm_SGD函数是利用梯度下降法对模型中的参数进行调整，以得到最终的模型中的参数。...在利用SGD对FM模型训练的过程如下图所示： ? 在libFM中，SGD的实现在fm_learn_sgd_element.h文件中。

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基于Msnhnet实现最优化问题（上）SGD&&牛顿法

凸函数判别准则一阶判别定理设在开凸集内函数一阶可微有 1.f(x)在凸集F上为凸函数,则对于任意 ,有: 2.f(x)在凸集F上为严格凸函数,则对于任意有二阶判别定理设在开凸集内函数...二阶可微,有: 1.f(x)在凸集F上为凸函数,则对于任意 ,Hessian矩阵半正定 2.f(x)在凸集F上为严格凸函数,则对于 ,Hessian矩阵正定矩阵正定判定 1.若所有特征值均大于零...SGD迭代过程中对X进行可视化 4. 牛顿法梯度下降法初始点选取问题, 会导致迭代次数过多, 可使用牛顿法可以处理. ?...牛顿法和SGD可视化比较目标函数在处进行二阶泰勒展开: 目标函数变为: 关于求导,并让其为0,可以得到步长: 与梯度下降法比较，牛顿法的好处： A点的Jacobian和B点的Jacobian...牛顿法迭代过程中，X的可视化结果，可以看到这里X迈的步子是很大的结果:二对于初始点 (0,3), 由于在求解过程中会出现hessian矩阵非正定的情况，故需要对newton法进行改进.

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Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练（Apex）

动机加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU，如果一块GPU还是不够，就多上几块。事实上，比如BERT和GPT-2这样的大型语言模型甚至是在上百块GPU上训练的。...除此之外，nn.DataParallel 需要所有的GPU都在一个节点（一台机器）上，且并不支持 Apex 的混合精度训练. 3....重要的是，本文还将解释如何运行代码。另外，本文还演示了如何使用Apex进行简单的混合精度分布式训练。...最小例程与解释为了展示如何做到这些，这里有一个在MNIST上训练的例子，并且之后把它修改为可以在多节点多GPU上运行，最终修改的版本还可以支持混合精度运算。...使用Apex进行混合混合精度训练混合精度训练，即组合浮点数 (FP32)和半精度浮点数 (FP16)进行训练，允许我们使用更大的batchsize，并利用NVIDIA张量核进行更快的计算。

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深度学习模型优化：提高训练效率和精度的技巧

在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1....提前停止（Early Stopping）过拟合是深度学习中常见的问题，为了避免模型在验证集上过拟合，可以使用提前停止技巧。当验证集上的性能不再提升时，停止训练，防止模型在训练集上过分拟合。...模型压缩与剪枝深度学习模型通常有大量的参数，导致模型较大，计算量大。模型压缩和剪枝技术可以减少模型的大小和计算量，提高模型在嵌入式设备上的应用性能。...模型并行与分布式训练对于较大的深度学习模型，单机训练可能会面临内存和计算资源不足的问题。模型并行和分布式训练技术可以将模型训练任务分割成多个部分，分别在多个设备上进行训练，加快训练速度。...数据并行（Data Parallelism）：将训练数据划分成多个部分，分别在不同设备上训练，然后汇总结果。模型并行（Model Parallelism）：将模型的不同层分配到不同设备上进行训练。

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基础能力训练-上

1649747918&vid=wxv_1591432089822937088&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 软件和互联网行业是新技术层出不穷的行业...，行业内普遍存在35岁的年龄危机，怎么样延长技术开发人员的技术生命周期，本视频将深入解读。...基础能力是技术人员长期持续发展的根本，而基础能力是需要持续实践训练出来的，不是通过听课学会的。...开发人员的内动力是长期发展的前提，理论知识深刻理解是基石，代码阅读，文档和沟通能力是利器，行业背景知识和抽象分析归纳能力是升华。

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PyTorch重大更新：将支持自动混合精度训练！

AI编辑：我是小将混合精度训练（mixed precision training）可以让模型训练在尽量不降低性能的情形下提升训练速度，而且也可以降低显卡使用内存。...目前主流的深度学习框架都开始支持混合精度训练。对于PyTorch，混合精度训练还主要是采用NVIDIA开源的apex库。...但是，PyTorch将迎来重大更新，那就是提供内部支持的混合精度训练，而且是自动混合精度训练： ?...scaler.update() 当然，混合精度训练肯定要支持分布式训练，由于autocast是thread local的，所以要注意以下不同的情形：如果使用torch.nn.DataParallel...：此时只有一个进程，而不同GPU上是各自的线程跑forward过程的，所以下面操作时无效的： model = MyModel() dp_model = nn.DataParallel(model)

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学界 | Facebook 新研究：大批量SGD准确训练ImageNet仅需1小时

因此近日 Facebook 提出了一种将批量大小提高的分布式同步 SGD 训练方法，希望能有助于解决越来越长的训练时间。以下机器之心对该文论进行了部分编译，该论文详细内容请查看论文链接。...在本论文中，我们经验性地展示了在 ImageNet 数据集上使用较大批量大小在优化上遇到的困难，但如果这个问题解决了，训练的神经网络会展现出很好的泛化性能。...具体来说，当我们使用较大批量大小（达 8192 张图片）进行训练时，实验几乎没有精度损失。...通过这些简单的技术，我们基于 Caffe2 的系统可以使用批量大小为 8192 进行训练 ResNet-50 网络，该训练不仅在 256 块 GPU 上只花费一小时就能完成，同时还有匹配小批量的精度。...图 4：大批量 SGD 并带有逐步预热方案 vs. 小批量 SGD 的训练和验证曲线。 ? 图 5：使用不同学习率 η 的小批量 SGD 训练曲线。 ?

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YOLOv8已至，精度大涨！教你如何在自定义数据集上训练它

这次升级不少，包括命令行界面、Python API、backbone结构等，精度相比YOLOv5高了一大截（速度官方还没公布）。...oh我们还发现已经有人用它在自定义数据集上完成了一波训练，效果是这样滴：这精准度和稳定性，让网友狠狠夸赞了一波。具体怎么玩？我们把教程也搬来了。...在自定义数据集上训练YOLOv8 正式教程开始之前，我们还是先来认识一下这个新版本。它的出品公司还是Ultralytics，也就是发布YOLOv5的那家。...那么接下来，我们就正式开始教程部分了—— 在自定义数据集上训练YOLOv8。 1、首先，安装上我们的新YOLOv8，“pip”或者“git clone”一下。...以下是上述足球数据集的训练结果：（1）返回的混淆矩阵；（2）跟踪的关键指标；（3）验证batch上的推理示例。是不是还不错？ 4、用测试集验证模型训练好后开始验证。

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大模型高效训练基础知识：fp16与混合精度训练

(1bit) + Range(5 bits) + Precision(10 bits) GPU是一种专精浮点数运算的硬件设备，显然处理32位浮点数是处理16位浮点数计算量的2倍还多，在愿意损失一些精度的条件下使用...fp16可以加速计算，而且也不会对模型最终的效果产生可感知影响。...于是就有人提出了采用fp16来进行训练，具体而言在计算激活值和梯度的时候以fp16精度存储，执行优化算法的时候还原为fp32（缺失位补0），这样最终的效果是模型在GPU上以fp16和fp32两种方式加载...，这被称为混合精度训练（mixed precision training），这种方式占用了更少的显存（全精度需要保存2份原始模型，混合精度保存1份原始模型，1份半精度模型，是原始模型的1.5倍），也加速了训练过程...，即精度损失换时间。

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3.训练模型之在GPU上训练的环境安装

一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，...其实我的 MacBook Pro 上面有一块 N 卡，但是从 TensorFlow 1.2 开始，官方已经不再支持 Mac 上的 GPU 计算了。...虽然可以通过一些 hack 使 TensorFlow 的 Mac 版本继续支持 GPU，但是笔记本上的显卡计算能力还是比较弱，我也不想训练到一半把这块显卡烧了，所以我选择从云服务商那里租用一台 GPU...继续训练前面花了一点时间来配置 GPU 的环境，现在是时候继续我们的训练了。...当然还是需要在这台机器上面根据上一课时的内容完成 Object Detection API 的安装和配置；下载 Pre-trained 模型，然后把本地的训练目录打包上传，接着根据具体的路径修改 pipeline.config

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探索不同学习率对训练精度和Loss的影响

训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...新增的代码（学习率的遍历，画图）： lrs = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]for i in range(len(lrs)): optimizer=torch.optim.SGD...，验证精度曲线，学习率为0.1的曲线变化较大，且精度不是很高，在第四张图上，Loss变化较大，且基本比其他三条线高从第一张图上来看，学习率为0.01、0.001、0.0001时，精度基本上维持在94%...在第三张图上的验证精度曲线，学习率为0.0001情况下，随着训练次数的增加，精度基本不变，训练精度为0.001情况下，精度随训练次数的增加有少浮的上下移动。

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SGD 的光辉，带来深度学习的意义

大数据文摘出品 7月份，纽约大学（NYU）博士后Naomi Saphra撰写了一篇题为“Interpretability Creationism”，从进化论的角度解释了随机梯度下降（SGD）与深度学习之间的关系...译者注：分布偏移指的是模型在训练数据上建立的统计规律与干预后数据之间的差异。这种差异可能导致模型无法适应新的数据分布，从而表现出不稳定的行为。...实际上，我们可以更有把握地说，某些语言模型是分层的，因为早期模型在长短时记忆网络（LSTM）和Transformer中编码了更多的局部信息，并且当这些依赖关系可以分层地堆叠在熟悉的短成分上时，它们更容易学习更远距离的依赖关系...换句话说，根据损失表面上的位置，模型的泛化性能可能会有所不同。这种现象可能与训练过程中使用的随机种子有关。但是真的可以这么说吗？如果一个簇实际上对应于模型的早期阶段呢？...实际上，在检查了训练过程中的几个检查点后，发现位于簇中心的模型会在训练过程中与其簇中的其他模型建立更强的联系。然而，有些模型还是能够成功地转向一个更好的簇。

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Caffe上训练使用自己的数据

输出的内容就是创建相应的网络和进行迭代训练，这里我只截图了刚开始训练的部分，它会产生相应的model，以后我们就可以拿这些model去进行识别了 Caffe上训练使用自己的数据集我就以这个来演示下如何使用...caffe来使用自己的数据进行训练和识别（分类）；这是自己做的中文汉字识别的一个实验，大概有3K多个汉字，我将每个汉字归为一个类，所以总共有3K多个类，然后就可以在上面训练识别。...由于汉字什么的长得和手写数字还是很像的（明显不同与猫、狗之类的），所以我就偷懒用了mnist的网络结构来训练，最后效果也还不错。...里面，大家看着需要自己设置，会产生model文件和验证结果，类似于上面用mnist自带的数据集训练的结果 ?...最后结果截图我就不放了，跟第一张差不多，说的就是迭代到多少次，成功率(accuracy)是多少，损失(loss)是多少总结一下做自己的训练集的步骤：分类；将自己的训练数据分成类并写train.txt

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ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践

上训练出的预训练模型）。...，希望能够达到和使用 SGD 优化器相同的测试精度。...在此基础上，我们分别通过 AdamW 与 SGD 来训练 Faster R-CNN ，从而获得 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型在检测任务上的效果。...3.5 TorchVision tnr 预训练模型参数调优实验最后，我们还将 ResNet 的预训练模型替换为 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型，并分别通过 SGD 与 AdamW...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。

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DeepSeek稀疏化训练与混合精度优化的创新策略

二、混合精度优化策略（一）FP8混合精度训练框架混合精度优化是DeepSeek在训练过程中采用的另一种重要策略。...（二）关键操作保留高精度尽管FP8格式在计算效率上具有显著优势，但在某些情况下，低精度计算可能会导致模型性能下降。...这种量化方式可以更好地适应数据的分布特性，从而减少量化误差。块级量化则是在分块量化的基础上，进一步对每个块内的数据进行量化。...为了解决这一问题，DeepSeek采用了一种巧妙的策略。在训练过程中，每加128个数就把当前结果转移到更高精度的格式上继续计算。...四、总结通过稀疏化训练和混合精度优化，DeepSeek在训练效率和资源利用率上取得了显著的提升，同时保持了模型的高性能。

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【模型训练】SGD的那些变种，真的比SGD强吗

浅谈混合精度训练imagenet

Pytorch自动混合精度训练模板

bgd、sgd、mini-batch gradient descent、带mini-batch的sgd

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基础能力训练-上

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