Pytorch网络训练流程的作用原理：源码分析optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()
在用训练模型时，通常会在循环的过程中，不断循环遍历所有训练数据集。依次用到，和三个函数，如下所示：（学习率更新的模块非必要所以暂时不放在这里讲，想了解的可以看如下文章：pytorch动态调整学习率，学习率自动下...
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05-13
2024
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05-13
2024
深度学习知识点——梯度下降与优化算法
这一部分其实两年前就进行过学习，现在把这一部分从笔记本上总结记录下来，主要来源还是那个有关优化算法的综述论文[1]。利用梯度（也就是网络参数的一阶导）来对参数进行优化是一种直接的思想，但是单纯利用当前梯度对参数进行优化容易遇见参数解停留...
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04-29
2024
深度学习的优化器（各类 optimizer 的原理、优缺点及数学推导）
深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化，所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶，它控制着火量的大小、形式与时间等。首先我们来一下看最初级的灶台（100-1000元）名字叫做批梯度下降，实际上每次迭代会使用全部的数据来更新梯度（应该是取所有数据的平均梯度），具体公式如...
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04-29
2024
优化器（Optimizer）介绍_1
1.大型的数据集合2.随机梯度下降（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降算法3.小批量梯度下降（mini-Batchgradientdescent）三种梯度下降方法对比：4.随机梯度下降收敛5.Onlinelearning6.Map-reduceanddataparall...
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04-22
2024
深入浅出 Pytorch 系列 — 优化器的选择(1) SGD 和 SGDM
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划·8月更文挑战」的第15天，点击查看活动详情梯度下降梯度下降(Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为梯度下降法，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，向函数上当前点对应梯度...
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03-04
2024
Pytorch基础（十）——优化器（SGD，Adagrad，RMSprop，Adam，LBFGS等）
Pytorch中优化器的目的：将损失函数计算出的差值Loss减小。优化过程：优化器计算网络参数的梯度，然后使用一定的算法策略来对参数进行计算，用新的参数来重新进行训练，最终降低Loss。其中官网提供了13种优化算法，其中主要的有5种：SGD(stochasticgradientdescent随机...
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