自Google提出Vision Transformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，包括图像分类、分割、检测、识别等。
虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习，特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。从形式上看，动量算法引入了变量v充当速度角色------它代表参数在参数空间移动的方向和速率。速度被设为负梯度的指数衰减平均。名称动量来自物理类比，根据牛顿运动定律，负梯度是移动参数空间中粒子的力。动量在物理学上定义为质量乘以速度。在动量学习算法中，我们假设是单位质量，因此速度向量v也可以看作粒子的动量。超参数 决定了之前梯度的贡献衰减得有多快。更新规则如下：
Keras 中包含了各式优化器供我们使用，但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛，然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能，然后再尝试使用其他优化器。
【导读】近日，Vadim Smolyakov发表了一篇博客，针对当前神经网络的优化算法进行了总结，并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验，探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法：SGD，Nesterov Momentum，RMSProp和Adam，并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果：使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解，那么相信这篇文章将会给您很好的启发！专知内容组编辑整理。 N
I wanted to make this post for a long time, since not only I wanted to implement different kinds of optimization algorithms but also compare them to one another. And it would be bit boring to only compare the ‘traditional’ optimization so I will add in thr
本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。
用于训练神经网络的最受欢迎的优化算法有哪些?如何比较它们?本文试图用一个卷积神经网络(CNN)来回答这些问题。 随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据，更新在梯度(g)的反
机器之心报道 作者：宋朝兵 不同于以 SCI 期刊作为评价标志的其它学科，计算机学科由于成果更新迅速而倾向于通过会议优先发表成果，因此计算机学科各方向的顶级会议大多比相应的顶级期刊更有权威性和影响力（顶会接收率一般低于顶刊）。人工智能（Artificial Intelligence, AI）/机器学习作为引领未来发展的主导学科之一，该领域的相关会议有上百个，其中 CCF 推荐的 A 类顶级会议有 7 个，而 NIPS 和 ICML 是机器学习领域最受认可的两大顶会。 本届 NIPS 共收到 3240 篇论
本文总结了SGD、MomentumNesterov、Momentum、AdaGrad...等十种优化算法，每一种算法的讲解都附有详细的公式过程以及代码实现。
来源：深度学习爱好者 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/81020717 本文约3700字，建议阅读10分钟 本文为你总结十个优化算法的公式，并附上了简单的Python实现。 无论是什么优化算法，最后都可以用一个简单的公式抽象： 是参数，而 是参数的增量，而各种优化算法的主要区别在于对 的计算不同，本文总结了下面十个优化算法的公式，以及简单的Python实现： SGD Momentum Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp Ada
虽然有凑数的嫌疑，不过还是把SGD也顺带说一下，就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下：
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
上一期，我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题，以及怎么尽可能的减少训练时间。
首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。
对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。
“说到优化算法，入门级必从 SGD 学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用 Adam。可是看看学术界的最新 paper，却发现一众大神还在用着入门级的 SGD，最多加个 Momentum 或者Nesterov，还经常会黑一下 Adam。这是为什么呢？” 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的
我们接下来通过几篇文章来看看分布式优化器。本系列分为三篇文章，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。
随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法 和 Nesterov型动量随机下降法 彼此性能相近； Adagrad法、Adadelta法、RMSProp法 和 Adam法 彼此性能相近。
拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
solver.prototxt文件是用来告诉caffe如何训练网络的。solver.prototxt的各个参数的解释如下：
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
论文标题：An overview of gradient descent optimization algorithms 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf Github：NLP相关Paper笔记和代码复现（https://github.com/DengBoCong/nlp-paper） 说明：阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点，内容进行提炼和记录，论文和相关引用会标明出处，引用之处如有侵权，烦请告知删除。
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数（或损失函数）来约束我们的训练过程，训练不是无目的的训练，而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
AI 科技评论按：8 月 9 日，为期两周的 2018 国际数学家大会（ICM）在里约热内卢完美谢幕，来自全球一百多个国家的 3000 多位数学家出席了本次盛会。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/88777955
选自arXiv 作者：Samuel L. Smith等 机器之心编译 参与：李亚洲、路雪 谷歌大脑在最新的一篇论文中提出，通过增加训练过程中的 batch size，能够在训练集和测试集上取得类似学习
一、前述 solve主要是定义求解过程，超参数的 二、具体 #往往loss function是非凸的，没有解析解,我们需要通过优化方法来求解。 #caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。 Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (t
我所采用的数据集，是我自己构建的一个网络流量数据集，借鉴了Wei Wang等人端到端的思想，
【导读】专知内容组整理了最近六篇强化学习（Reinforcement Learning）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Multiagent Soft Q-Learning ---- ---- 作者：Ermo Wei,Drew Wicke,David Freelan,Sean Luke 机构：George Mason University 摘要：Policy gradient methods are often applied to reinforcement learning in conti
人工智能是一个主题，尝试使用神经网络作为模型建立化合物物理性质的预测模型。机器学习库是由Google开发和使用的TensorFlow。Keras是一个使TensorFlow的神经网络功能更易于使用的软件包。
机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同（例如时间长度、可用计算资源、模型类型等），基本步骤和原则都是相似的。
import csv csvfile = file('E:\\workspace\\data\\ex1.csv', 'rb') reader = csv.reader(csvfile) for line in reader: print line csvfile.close() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from urllib import urlretrieve
说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用Adam。可是看看学术界的最新paper，却发现一众大神还在用着入门级的SGD，最多加个Moment或者Nesterov ，还经常会黑一下Adam。比如 UC Berkeley的一篇论文就在Conclusion中写道：
在使用Caffe进行深度学习模型训练和优化时，我们会遇到需要导入.pycaffe模块中的Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、RMSPropSolver和AdaDeltaSolver的情况。这些模块提供了训练和优化神经网络所需的功能。本文将对这些模块进行详细讲解。
近年来，硬件的不断发展使数据并行计算成为现实，并为加速神经网络训练提供了解决方案。为了开发下一代加速器，最简单的方法是增加标准 minibatch 神经网络训练算法中的 batch size。在这篇论文中，我们的目标是通过实验表征增加 batch size 对训练时间的影响，其中衡量训练时间的是到达目标样本外错误时模型所需的训练步骤数。
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。
2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时5天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。 活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 作者 | Julius 来源 | 机器学习炼丹记（公众号ID：Julius-AI） （一）一个框架看懂优化算
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的，本文将简单介绍这些算法的定义。
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$ 其中，$w_i$为i时刻的权值，$\eta_i$为i时刻的优化量；$\alpha$为学习率，$m_t$为一阶动量，$V_t$为二阶动量。一阶动量和二阶动量都与梯度有关，如下所示： $$ m_t = M_1(g_1,g_2,...,g_t) \ V_t = M_2(g_1,g_2,...,g_t) \
在最简单的情况下，优化问题包括通过系统地从允许集合中选择输入值并计算函数值来最大化或最小化实函数。
【导读】大家好，我是泳鱼。深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。 比如说，权重(W)
用以生成一个batch的图像数据，支持实时数据提升。训练时该函数会无限生成数据，直到达到规定的epoch次数为止。
学习率(learning_rate, LR)是神经网络训练过程中最重要的超参数之一，它对于快速、高效地训练神经网络至关重要。简单来说，LR决定了我们当前的权重参数朝着降低损失的方向上改变多少。
1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）
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维卷积神经网络，可以用来做一维的数据分析，以家用电器的识别分类作为背景。使用excel画出的简单的图形如下，横坐标为用电器开启后的秒数，纵坐标为某一秒的有功功率，由上至下分别为空调（Air Conditioner），冰箱（Refrigerator），烤炉（Stove）： !
其中 为需要更新的参数， 为损失函数， 为 关于 的梯度， 为学习率， 为动量因子，通常设为 。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
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