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
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...
05-13
2024
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...
04-29
2024
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...
04-29
2024
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...
04-22
2024
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...
03-04
2024
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...