给大家介绍一个新的深度学习优化器,Ranger,同时具备RAdam和LookAhead的优点,一行代码提升你的模型能力。
但是鱼和熊掌不可兼得。Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快,当往往会掉入局部最优解的“陷阱”;原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果,但是训练速度太慢。
今年 7 月,「深度学习教父」Geoffrey Hinton 和他的团队发表了一篇关于深度神经网络优化器的论文,介绍了一种新的优化器「LookAhead」 (《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》,https://arxiv.org/abs/1907.08610)。LookAhead 的设计得益于对神经网络损失空间理解的最新进展,提供了一种全新的稳定深度神经网络训练、稳定收敛速度的方法。
上周,来自UIUC的中国博士生Liyuan Liu提出了一种兼具Adam和SGD两者之美的新优化器RAdam,收敛速度快,还很鲁棒,一度登上了GitHub趋势榜。
最常用的Adam优化器,有着收敛速度快、调参容易等优点,但是也存在经常被人吐槽的泛化性问题和收敛问题。
其中,SGD和SGDM,还有Adam是pytorch自带的优化器,而RAdam是最近提出的一个说是Adam更强的优化器,但是一般情况下真正的大佬还在用SGDM来做优化器。
本次比赛是全国高校计算机能力挑战赛中的人工智能赛道里的验证码识别,该比赛需要识别26(大写)+26(小写)+数字(10)= 62个字符,随机组成的四位验证码图片。
Adam作为一种快速收敛的优化器被广泛采用,但是它较差的收敛性限制了使用范围,为了保证更优的结果,很多情况下我们还在使用SGD。
本文作为总结机器学习、深度学习领域实践过程中各种“大道至简”小技巧的炼丹笔记,后续将持续更新。
有一些论文对warmup进行了讨论,使用 SGD 训练神经网络时,在初始使用较大学习率而后期改为较小学习率在各种任务场景下都是一种广为使用的做法,在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释。例如《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》等,论文中作者发现Post-LN Transformer在训练的初始阶段,输出层附近的期望梯度非常大,所以没有warm-up的话模型优化过程就会非常不稳定。
这是一个免费的Python库,使用Pyforest可在一行代码中导入所有python数据科学库。Pyforest目前可导入包括pandas、numpy、matplotlib等等众多的数据科学库。
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轻松应对数据科学项目是一个令人难以置信的方法,以摆脱挑战看看GitHub上的这7个数据科学项目将改善成熟能力范围这些GitHub仓库包含来自各种数据科学领域的项目 - AI,PC愿景,设防学习等。
AI 科技评论按:2019 年马上就要结束了,这一年里我们又一同见证了雪片般密集(越来越密集)的论文,见证了全世界研究人员在各种问题上的新探索。
本文介绍了一种新的自适应步长优化器 AdaX,它简单而高效,能够较好地弥补 Adam 在高频梯度噪声时存在的缺陷,即在真实训练中无法收敛到最佳位置的问题。
2. A 20-Year Community Roadmap for Artificial Intelligence Research in the US
拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
对于许多C ++开发人员来说,API设计可能会在其优先级列表中排名第3或第4。大多数开发人员都倾向于使用C ++来获得原始功能和控制权。因此,性能和优化的想法占据这些开发者的时间的百分之八十。
来源:极市平台本文约3000字,建议阅读5分钟本文介绍了医学影像经典分割网络的对比。 介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题: 语义分割在生物医学图像分析中有着广泛的应用:x射线、MRI扫描、数字病理、显微镜、内窥镜等。https://grand-challenge.or
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 AI公园 授权 导读 在不同的任务上对比了UNet和UNet++以及使用不同的预训练编码器的效果。 介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题: 语义分割在生物医学图像分析中有着广泛的应用:x射线、MRI扫描、数字病理、
图像分类是计算机视觉和数字图像处理的一个基本问题。传统的图像分类方法通过人工设计提取图像特征,而基于深度学习的图像分类方法能够自动提取特征,其中卷积神经网络(CNN)近年来取得了惊人的成绩。
在这篇文章中,我们将看到 2019 年在 MyBridge 上最受欢迎的顶级开源机器学习项目。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
TensorRT(TensorRT )是一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎,用于在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。然而,在使用TensorRT时,我们可能会遇到一些错误提示。其中,一个常见的错误是:[TensorRT] ERROR: Network must have at least one output。本文将详细解释这个错误的含义,以及如何解决它。
尽管useEffect Hook在React生态系统中很常见,但它需要时间来掌握。因此,许多新手开发人员在配置他们的useEffect函数时,会导致无限循环问题。在本文中,您将了解不同场景下带来的无限循环问题以及如何解决它们。
“当你正在深入研究深度学习的下一个重大突破时,或许会遇到一个不幸的挫折:你的神经网络不起作用。你去找你的老板/主管,但他们也不知道如何去解决这个问题——他们和你一样都是新手。那么现在该怎么办呢?” 因
在这篇文章中,为了你的阅读乐趣,我列出了今年阅读人工智能论文的十条建议(以及其他一些进一步的阅读建议)。
能在 Kaggle 竞赛中取得金牌已经是一项挑战了,而成为 Kernel Grandmaster 甚至是可遇不可求。而近日,毕业于莫斯科国立大学的数据科学家Andrey Lukyanenko在一次竞赛中达成Kaggle金牌,并在Kernel Grandmaster排名全网第一。本文是他的心路历程。
电脑是现在最常用的工具之一,有些用户遇到了桌面文件无法删除问题,想知道如何解决,接下来小编就给大家介绍一下具体的操作步骤。
在进行数据处理和交互时,经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而,有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时,可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
导语 | 某些业务场景安全性要求很高,核心空间的数据不能随意修改,本文介绍腾讯云数据库PostgreSQL在大量drop业务场景下主从复制产生的性能问题,为大家完整剖析此次内核优化的原理和方案,最终让主从同步性能增强了3W多倍,并解决了社区一直悬而未决的问题。文章作者:唐阳,腾讯云数据库产品经理。 一、背景介绍 腾讯云数据库PostgreSQL作为支撑着腾讯内部大量的业务,这些业务不仅仅包含有正式线上运行的,也包括内部测试开发所使用的数据库。不同业务有着不同的述求,不同的使用方法会带来不同的数据库问题
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最
如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度,所使用到的函数就称为损失函数(Loss Function),当损失函数值下降,我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候,在指定数据集上时,为损失函数的平均值最小的时候。
在Python中,我们经常会使用import语句来引入其他模块或包中的功能。然而,有时候在使用import *语法时,可能会遇到SyntaxError: import * only allowed at module level的错误。这个错误通常表示我们在不允许使用import *的地方使用了它,导致了语法错误。本文将介绍这个错误出现的原因以及如何解决它。
在使用Graphviz进行图形可视化时,有时候会遇到 graphviz.backend.ExecutableNotFound 错误。这个错误通常是由于找不到Graphviz的可执行文件导致的。本篇文章将介绍如何解决这个错误。
大家好今天,我们要聊一聊爬虫代理中常见的错误,以及如何解决这些问题,让你的爬虫无往不利!我们将分析这些错误,并提供一些实际的例子和操作经验,帮助大家克服各种爬虫代理问题。
有很长一段时间没有做PHP开发了,最近有做PHP开发的小伙伴在个人微信公众号后台留言,能够分享一些PHP有关的面试题。于是给安排上。
上一节,我们写了很多代码,但是不知道你有没有注意,那些代码看起来跟PyTorch关系并不是很大啊,貌似很多都是Python原生代码?
随着数字技术的不断发展,数学计算和数据分析已经成为现代社会中不可或缺的工具。Matlab作为一种专业的数学软件,已经成为该领域中主要的软件之一。然而,有些用户可能会遇到使用Matlab软件时的问题,如语法错误、计算速度慢等。因此,本文将探讨如何正确地使用Matlab软件,并结合实际案例说明如何解决常见问题。
当我们使用宝塔面板部署好后,可以直接使用,如果你还没有部署Nextcloud,可以参考:
在解决配置错误时,确保在修改配置之前进行备份,并谨慎测试和验证更改,以避免引入新的问题或不可预见的后果。
Nginx常见问题处理 -要求- 对Nginx服务器进行适当优化,以提升服务器的处理性能: 1.不显示Nginx软件版本号 2.如果客户端访问服务器提示“Too many open files”如何解决 3.如何解决客户端访问头部信息过长的问题 4.开启gzip压缩功能,提高数据传输效率 5.如何让客户端浏览器缓存数据 6.如何自定义返回给客户端的404错误页面 如图:使用2台RHEL7虚拟机,其中一台作为Nginx服务器(192.168.4.5)、另外一台作为测试用的Linux客户机(192.168
大家好,在之前我们已经详细讲过了在刚开始学习Python面对众多IDE该如何选择,今天我们接着聊聊在新手期最头疼的问题,遇到代码报错该如何解决,希望能帮到正在学习Python的你。
导语:高中的时候,班主任让我们每学完一个章节,整理出这个章节的关键词和一份问题列表。现在回想起来,其实是很有用的,这让我们可以从另外一个视角来审视所学习的内容,而不是单纯的填鸭式的记忆;最近在复习机器学习相关内容,也从问题的视角来回顾机器学习知识体系,对于机器学习方向同学可以作为考察,看看里面的内容是否都能回答上来;而对于想学习机器学习的同学来说,应该可以作为一个方向,把这些内容一个个解决了,在各大厂算法岗面试中应该可以横着走了啦啦啦!
在Python开发过程中,使用pip安装库时偶尔会遇到“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement”的错误。本文将详细解析此问题的原因及解决方案,内容包括错误诊断、常见原因、具体解决步骤以及代码示例。适合所有级别的Python开发者,特别是对初学者友好。通过本文,您将学会如何高效解决pip版本匹配问题,确保项目顺利进行。关键词:Python, pip, 版本匹配错误, 软件依赖, 代码示例, 错误解决。
怎么来体现你的技术实力?我总的分为:技术深度和技术广度这两方面。技术广度通俗的讲,就是你熟悉该技术点的使用以及基本原理。一般面试官在面试首轮会问很多技术点,来考核你是否能正确使用。
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