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  新的深度学习优化器Ranger： RAdam + LookAhead的协同组合，两者兼得。

  新的stateoftheart优化器：RectifiedAdam（RAdam），相比adam，可以稳定提高准确率，关键是，真的有用。Liu,Jian,He等人的一篇新论文介绍了RAdam，也叫作“RectifiedAdam”。这是经典Adam优化器的一个新变种，在自动的、动态的调整自适应学习率的基础...

  2024-06-18

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  AdamW优化器（自适应梯度方法）

  L2正则化和权值衰减正则化对于标准随机梯度下降是等价的(当按学习率重新调整时)，但是在自适应梯度算法的情况下确并非如此，如Adam。虽然这些算法的通用实现采用L2正则化(通常称它为“权值衰减”，这可能是由于我们暴露的不等量性造成的误导)，我们提出了一个简单的修正，通过将权重衰减与采用损失函数...

  2024-05-20

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  学习率与优化器

  在阅读本章节之前，请先阅读MindSpore官网教程优化器。这里就MindSpore的优化器的一些特殊使用方式和学习率衰减策略的原理做一个介绍。PyTorch和MindSpore同时支持的优化器异同比较详见API映射表。MindSpore暂不支持的优化器：LBFGS，NAdam，RAdam。PyTo...

  2024-05-06

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  torch.optim的灵活使用(包括重写SGD，加上L1正则)

  torch.optim的灵活使用1.基本用法：注：如果要把model放在GPU中，需要在构建一个Optimizer之前就执行model.cuda()，确保优化器里面的参数也是在GPU中。例子：2.灵活的设置各层的学习率注：这个时候，可以在optim...

  2024-05-06

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  从零开始学CV之三优化器篇（optimizer）

  注：本篇博客大部分内容并非原创，而是本人将之前收藏的资料整理，并加以自己的愚解整合成到一起，方便回顾复习，所有参考资料均已注明出处，并已点赞加收藏~前言：我们在复现网络的时候，不管是pytorch还是tensorflow，亦或是其他深度学习框架，都会使用到一个东西，那就是优化器，...

  2024-05-06

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  深入浅出之梯度下降优化算法

  梯度下降是优化神经网络和许多其他机器学习算法的首选方法，但通常是黑匣子。这篇文章探讨了最流行的基于梯度的优化算法（例如Momentum，Adagrad和Adam）是怎么工作的。原文博客链接Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithmsarxiv链接...

  2024-04-15

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  机器学习2 -- 优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam）

  作者简介：腾讯T11算法研究员。硕士毕业于中国科学院大学。在阿里和腾讯工作多年，拥有丰富的搜索和推荐算法经验。CSDN博客专家，原创文章100篇。发表专利15个，其中已授权6个。作者（腾讯T11推荐算法研究员）文章主页SGD全称StochasticGradientDescent，随机梯度下降，184...

  2024-04-15

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  pytorch学习笔记：优化器

  优化器的作用:管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。管理：更新哪些参数更新：根据一定的优化策略更新参数的值为了避免一些意外情况的发生，每隔一定的epoch就保存一次网络训练的状态信息，从而可以在意外中断后继续训练。2.1、单步调试代码观察优化器建立过程首先运行到断点出ste...

  2024-04-07

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  机器学习：优化器Optimizer的总结与比较

  机器学习中，有很多优化方法来寻找模型的最优解。梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent)...

  2024-04-07

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  我该如何使用它替换掉adam优化器

  关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HALID：电话...

  2024-03-12