深度學習中的優化演算法（SGD->Adam）
深度學習中優化演算法的總結
機器學習界有一群煉丹師，他們每天的日常是： 拿來藥材（資料），架起八卦爐（模型），點著六味真火（優化演算法），就搖著蒲扇等著丹藥出爐了。 不過，當過廚子的都知道，同樣的食材，同樣的菜譜，但火候不一樣了，這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生，火大了易糊，火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣，模型優化演算法的選擇直接關係到最終模型的效能。有時候效果不好，未必是特徵的問題或者模型設計的問題，很可能就是優化演算法的問題。 說到優化演算法，入門級必從 SGD 學起，老司機則會告訴你更好的還有 AdaGrad / AdaDelta，或者直接無腦用 Adam。可是看看學術界的最新 paper，卻發現一眾大神還在用著入門級的 SGD，最多加個 Momentum 或者 Nesterov，還經常會黑一下Adam。比如 UC Berkeley 的一篇論文就在 Conclusion 中寫道：
相關推薦
深度學習中的優化演算法（SGD->Adam）
深度學習中優化演算法的總結 機器學習界有一群煉丹師，他們每天的日常是： 拿來藥材（資料），架起八卦爐（模型），點著六味真火（優化演
深度學習中優化演算法概覽
一、發展背景及基本框架 梯度下降是目前神經網路中使用最為廣泛的優化演算法之一。為了彌補樸素梯度下降的種種缺陷，研究者們發明了一系列變種演算法，從最初的 SGD (隨機梯度下降) 逐步演進到 NAdam。然而，許多學術界最為前沿的文章中，都並沒有一味使用 Adam/NAdam 等公認“
卷積在深度學習中的作用（轉自http://timdettmers.com/2015/03/26/convolution-deep-learning/）
範圍 SM 全連接 判斷 contact con 發展 .dsp length 卷積可能是現在深入學習中最重要的概念。卷積網絡和卷積網絡將深度學習推向了幾乎所有機器學習任務的最前沿。但是，卷積如此強大呢？它是如何工作的？在這篇博客文章中，我將解釋卷積並將其與其他概念聯系起來
深度學習之神經網路（CNN/RNN/GAN）演算法原理+實戰目前最新
第1章 課程介紹 深度學習的導學課程，主要介紹了深度學習的應用範疇、人才需求情況和主要演算法。對課程章節、課程安排、適用人群、前提條件以及學習完成後達到的程度進行了介紹，讓同學們對本課程有基本的認識。 1-1 課程導學 第2章 神經網路入門 本次實戰課程的入門課程。對機器學習和深度學習做了引入
深度學習之神經網路（CNN/RNN/GAN） (演算法原理+實戰) 完整版下載
第1章 課程介紹 深度學習的導學課程，主要介紹了深度學習的應用範疇、人才需求情況和主要演算法。對課程章節、課程安排、適用人群、前提條件以及學習完成後達到的程度進行了介紹，讓同學們對本課程有基本的認識。 第2章 神經網路入門 本次實戰課程的入門課程。對機器學習和深
深度學習之神經網路（CNN/RNN/GAN） (演算法原理+實戰)完整版
第1章 課程介紹 深度學習的導學課程，主要介紹了深度學習的應用範疇、人才需求情況和主要演算法。對課程章節、課程安排、適用人群、前提條件以及學習完成後達到的程度進行了介紹，讓同學們對本課程有基本的認識。 1-1 課程導學 第2章 神經網路入門 本次實戰課程的入門課程。對機器學
深度學習中優化方法總結
最近在看Google的Deep Learning一書，看到優化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是對那些優化方法一知半解的，所以看完後就整理了下放上來，主要是一階的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。
機器學習中優化演算法總結以及Python實現
機器學習演算法最終總是能轉化為最優化問題，習慣上會轉化為最小化問題。 個人總結迭代優化演算法關鍵就兩點： (1) 找到下降方向 (2) 確定下降步長 最速梯度下降演算法 梯度下降演算法是以最優化函式的梯度為下降方向，學習率η\etaη乘以梯度的模即為下降步長。更
深度學習 - 常用優化演算法
批量梯度下降BGD（Batch Gradient Descent） 更新公式： \[ \theta = \theta - \eta \sum_{i=1}^{m}\nabla g(\theta;x_i,y_i) \] 其中，m 為樣本個數 優點：每次更新都會朝著正確的方向進行，最後能夠保證收斂於極值點（凸函式
【OCR技術系列之四】基於深度學習的文字識別（3755個漢字）
架構 indices 編碼 協調器 論文 準備 分享 深度 ast 上一篇提到文字數據集的合成，現在我們手頭上已經得到了3755個漢字（一級字庫）的印刷體圖像數據集，我們可以利用它們進行接下來的3755個漢字的識別系統的搭建。用深度學習做文字識別，用的網絡當然是CNN，那具
深度學習篇——Tensorflow配置（傻瓜安裝模式）
error parse left 圖片 das adding list nac html5 前言 如果你是一個完美主義者，那麽請繞過此文，請參考《深度學習篇——Tensorflow配置（完美主義模式）》 安裝 pip install tensorflow ok，只要不報錯
深度學習之神經網絡（CNN/RNN/GAN） 算法原理+實戰
依次 正向 重要 深入 tun 機器學習算法 及其 卷積 -m 第1章 課程介紹 深度學習的導學課程，主要介紹了深度學習的應用範疇、人才需求情況和主要算法。對課程章節、課程安排、適用人群、前提條件以及學習完成後達到的程度進行了介紹，讓同學們對本課程有基本的認識。 第2章
先驗概率、後驗概率、似然函式與機器學習中概率模型（如邏輯迴歸）的關係理解
看了好多書籍和部落格，講先驗後驗、貝葉斯公式、兩大學派、概率模型、或是邏輯迴歸，講的一個比一個清楚 ，但是聯絡起來卻理解不能 基本概念如下 先驗概率：一個事件發生的概率 \[P(y)\] 後驗概率：一個事件在另一個事件發生條件下的條件概率 \[P(y|x
訓練過程--梯度下降演算法（SGD、adam等）
SGD系列 1）Batch gradient descent(批量梯度下降) 在整個資料集上 每更新一次權重，要遍歷所有的樣本，由於樣本集過大，無法儲存在記憶體中，無法線上更新模型。對於損失函式的凸曲面，可以收斂到全域性最小值，對於非凸曲面，收斂到區域性最小值。 隨機梯度
深度學習之數學基礎（概率與統計）
3-1、為什麼使用概率？ 概率論是用於表示不確定性陳述的數學框架，即它是對事物不確定性的度量。 在人工智慧領域，我們主要以兩種方式來使用概率論。首先，概率法則告訴我們AI系統應該如何推理，所以我們設計一些演算法來計算或者近似由概率論匯出的表示式。其次，我們可以用概率
深度學習之：查全率（召回率recall）和查準率（精確率precision）
看yolo9000時，作者在table2下面提到一句話，是Two exceptions are swithing to a fully convolutional network with anchor boxes and using the new network...
關於深度學習的基本知識（面試常見問題）
Inpaint：訓練時候聯合對抗失真，測試時候聯合紋理失真，對抗失真 反向求導 Dilated Convolution（擴展卷積或空洞卷積） 的最大價值是可以不改變feature map的大小而增大感受野。而之前的FCN使用pooling下采樣來增大感受野，但隨後又不得不通過Deconvolution或者u
深度學習中的優化演算法（待更）
優化演算法可以使得神經網路執行的速度大大加快，機器學習的應用是一個高度依賴經驗的過程，伴隨著大量迭代的過程，需要訓練諸多的模型來找到最合適的那一個。其中的一個難點在於，深度學習沒有在大資料領域發揮最大的效果，我們可以利用一個巨大的資料集來訓練神經網路，
機器學習中的優化演算法（附程式碼）
摘要 > 優化演算法指通過改善訓練方式，來最小化(或最大化)損失函式E(x) 區域性最優問題 區域性最優與鞍點。在神經網路中，最小化非凸誤差函式的另一個關鍵挑戰是避免陷於多個其他區域性最小值中。實際上，問題並非源於區域性極小值，而是來自鞍點，即一個維度向上傾斜且
優化演算法（吳恩達深度學習課程）-- 2018.11.02筆記
優化演算法（吳恩達深度學習課程） batch梯度下降 使用batch梯度下降時，每次迭代你都需要遍歷整個訓練集，可以預期每次成本都會下降，所以如果成本函式