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随机梯度下降虽然提高了计算效率，降低了计算开销，但是由于每次迭代只随机选择一个样本， 因此随机性比较大，所以下降过程中非常曲折 (图片来自《动手学深度学习》)，. 所以，样本的随机性会带来很多噪声，我们可以选取一定数目的样本组成一个小批量 ...
梯度下降是目前 神经网络 中使用最为广泛的优化算法之一。. 为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。. 然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用 ...
2020年7月4日 · λ为衰减权重，越远的迭代权重越小。从而我们可以发现，SGDM相比于SGD的差别就在于，参数更新时，不仅仅减去了当前迭代的梯度，还减去了前t-1迭代的梯度的加权和。由此可见，SGDM中，当前迭代的梯度，和之前迭代的累积梯度，都会影响参数更新。
Adam在使用weight decay是在所有计算完成之前，在计算梯度的时候就加入weight decay，那在计算梯度的时候会加上对 正则项 求梯度的结果， 那么如果本身比较大的一些权重对应的梯度也会比较大，由于Adam计算步骤中减去项会有除以梯度平方的累积，使得减去项偏小 ...
2023年7月7日 · 要编写一个随机梯度下降（SGD）的优化器，首先你需要了解以下概念：. 1. 梯度下降法（Gradient Descent）：这是一种迭代方法，用于找到函数的局部最小值。. 在每一步，我们都会沿着函数梯度（或者是上升最快的方向）的相反方向进行一步，以此来减小函数值 ...
1 个回答. 这个问题问的不清楚，sgdm只是一个optimizer，损失函数取决于具体的问题，大概率跟optimizer没有关系. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答 ...
2020年12月20日 · 因为SGD (with Momentum)依然常常是实践效果更好的那个方法。. 在理论上和实践上，Adam家族里那些用了自适应学习率的优化器都不善于寻找flat minima。. 而flat minima对于generalization是很重要的。. 所以Adam训练得到的training loss可能会更低，但test performance常常却更差。. 这 ...
这个系列后来被划定为“two-stage”工作，检测精度好、速度要慢一些。. 随后，再学习早期的YOLO系列工作（YOLOv1、YOLOv2），宏观上可以学习到什么是one-stage目标检测方法、如何进行端到端的训练和推理，同时，学习SSD，可以初次接触到多级检测方法——使用更多 ...
2017年3月13日 · 因此，如果不使用逐渐减小的步长，最终的结果肯定是发散。. 也没说一般GD都固定learning rate吧，只不过在目标函数是凸函数的情况下可以证明固定lr一定可以收敛。. 如果是形状比较复杂的目标函数还是要通过逐渐减小lr的方法防止overshoot以及进一步降低loss ...
