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Axure9 9.0.0.3648 秘钥亲测可用
用户名：thisProEdition秘钥：PkgeOGle9dSCMXTAczSrTGQZJLcviUJO1kG6onDIH/C68b+AUItWKdbBrmkJsJ0m...
hdu 1030 Delta-wave（数学题+找规律）
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1030TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others) MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):7163 AcceptedSubmission(s):2772ProblemDescriptionAtrianglefieldisnumberedwithsuccessiveintegersinthewayshownonthepicturebelow.ThetravellerneedstogofromthecellwithnumberMtothecellwithnumberN.Thetravellerisabletoenterthecellthroughcelledgesonly,hecannottravelfromcelltocellthroughvertices.Thenumberofedgesthetravel...
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3......）目标函数为损失函数L=1/N∑Li（每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同，则损失函数的图像也不同。那么为何在mini-batch中如果遇到鞍点/局部最小值点就无法进行优化了呢？因为在这些点上，L对于θ的梯度为零，换句话说，对θ每...
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)
2019年05月29日01:07:50 糖葫芦君 阅读数455更多分类专栏： 算法 深度学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 文章目录优化方法概述1.整体框架1.1SGD1.2Momentum1.2.1理解指数加权平均1.2.2偏差修正1.3AdaGrad1.4Nesterov1.5AdaDelta/RMSProp1.6Adam(AdaptiVeMomentEstimation)1.7Adam的改进1.7.1Adamw1.7.2LazyAdam1.7.3Madam2.到底是用Adam还是用SGD2.1Adam的罪状2.2AdaBound2.3到底该用Adam还是SGD？3.优化算法的常用tricks学习率衰减 模型优化方法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计的问...
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
ycszenSemanticSegmentation/changqianyu.me1,652人赞同了该文章（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及mini-batchgradientdescent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指mini-batchgradientdescent。SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化方法了。即：其中，是学习率，是梯度SGD完全依赖于当前batch的梯度，所以可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新缺点：（正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法）选择合适的learningrate比较困难-对所有的参数更新使用同样的learningrate。对于稀疏数据或者特征，有时我们可能想更新快一些对于不经常出现的特征，对于...