换句话说，现在是时候谈论训练过程和 SGD 了。 随机梯度下降 你还记得 Arthur Samuel 在第一章中描述机器学习的方式吗？...使用学习率进行步进 根据梯度值来决定如何改变我们的参数是深度学习过程中的一个重要部分。几乎所有方法都从一个基本思想开始，即将梯度乘以一些小数字，称为学习率（LR）。...学习率过低的梯度下降 但选择一个学习率太高的学习率更糟糕——它可能导致损失变得更糟，正如我们在图 4-3 中看到的！ 图 4-3....学习率过高的梯度下降 如果学习率太高，它也可能会“弹跳”而不是发散；图 4-4 显示了这样做需要许多步骤才能成功训练。 图 4-4....什么是损失？ 为什么我们不能总是使用高学习率？ 什么是梯度？ 你需要知道如何自己计算梯度吗？ 为什么我们不能将准确率作为损失函数使用？ 绘制 Sigmoid 函数。
介绍 如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。...其实不仅是线性回归，逻辑回归同样是可以用梯度下降进行优化，因为这两个算法的损失函数都是严格意义上的凸函数，即存在全局唯一极小值，较小的学习率和足够的迭代次数，一定可以达到最小值附近，满足精度要求是完全没有问题的...GDBT往往没XGBoost的效率高，因为它没办法拟合真正的负梯度，而Xgboost 的每增加的一个弱学习器是使得损失函数下降最快的解析解。...寻找函数变化率最大的方向－梯度 我们可以这样改写，令： 则： θ是两个向量的夹角 显然，当θ＝０时，取得最大方向导数，也就说随着α的改变，当两个向量Ａ和Ｉ是平行的时候，取得最大方向导数，而此时Ｉ的方向就是下式的方向...其实一样的道理，该负方向同样将其分解到各个自变量的维度上，即其更新过程可写成： 式中的减号表示往梯度的负方向改变 а为学习率，是一个大于0的数，它能控制沿着该方向走多长一段距离，不是步长 什么才是真正的步长
），求取参数更新量的方法 坐标轴下降法和梯度下降法具有同样的思想，都是沿着某个方向不断迭代，但是梯度下降法是沿着当前点的负梯度方向进行参数更新，而坐标轴下降法是沿着坐标轴的方向。...4、批量梯度下降算法BGD，小批量梯度下降法MBGD，随机梯度下降算法SGD的比较 http://blog.csdn.net/yMMxz/article/details/69371926 5、学习率褪火...-->说明loss变化很小，需要增大学习率 梯度爆炸（loss发散，出现nan）-->学习率很大，需要减小学习率 15、如果loss开始一直不变，但是从某点开始下降的原因à因为初始值选定的不好，错误的初始值会让梯度一开始接近...SGD:根据梯度直接更新w Momentum updata：不是通过计算得到的梯度直接更新w，而是增加一个变量V（定义为速度），改变了和梯度直接相关，再用V更新w Nesterov Momentum updata...需要训练的层的学习率比较高（原来训练好的网络的学习率的十分之一）、当预训练的层（中间层）需要改变时，学习率很小（如原学习率的一百分之一） 24、goolenet和resnet中用到的结构（瓶颈结构 bottlenecks
优化问题 我在之前的博文中提过，机器学习模型的本质是函数逼近器。无论是分类、回归还是强化学习，最终目标基本都是要找到一个函数，从输入数据映射到输出数据。...深度神经网络是很好的函数逼近器（甚至在一定程度上是通用函数逼近器），但它们依然很难优化，也就是说，很难在「优化曲面」上找到全局最小或最大值。下一节将讨论怎样用梯度下降和神经进化方法求解。...梯度下降：无地图暴走欧洲 回到之前的两个例子，想象在抛物线和更复杂曲面上的梯度下降情况。梯度下降的本质是在优化曲面上走下坡路。如果是抛物线，很简单，只要沿着曲线向下走就行。...神经进化会成为深度学习的未来吗？很可能不会，但我相信，它在诸如强化学习场景之类的高难度优化问题中会大展拳脚。并且，我相信神经进化和梯度下降方法的结合会显著提升强化学习的性能。...不过，神经进化的一个缺点是模型群体的训练需要大量计算，对计算力的要求可能会限制这一技术的广泛传播。 有了顶尖研究团队的关注，我对神经进化的未来发展很是期待！
2.1 什么是优化器 Pytorch 的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。 我们在更新参数的时候一般使用梯度下降的方式去更新，那么什么是梯度下降呢？...我们知道梯度是一个向量，它的方向是导数取得最大值的方向，也就是增长最快的方向，而梯度下降就是沿着梯度的负方向去变化，这样函数的下降也是最快的。...了解了优化器的基本属性和方法之后，我们去代码中看看优化器的运行机制了， 依然是代码调试的方法， 还记得我们的人民币二分类任务吗？...我们在训练模型的时候，一般开始的时候学习率会比较大，这样可以以一个比较快的速度到达最优点的附近，然后再把学习率降下来， 缓慢的去收敛到最优值。这样说可能比较抽象，玩过高尔夫球吗？...类的step()方法里面调用了get_lr()方法， 而这个方法需要我们写Scheduler的时候自己覆盖，告诉程序按照什么样的方式去更新学习率，这样程序根据方式去计算出下一个epoch的学习率，然后直接更新进优化器的
◦ 如果你不断改变目标，可能会误导优化器。 ◦ 缩放（用新数据）意味着你的优化器可能不认识这些数据，并且性能将大打折扣。 奖励： ◦ 缩放但不转移数据。...◦ 最好的回馈是你的策略可以得到很好的磨合。 ◦ 你的策略总是按预期来的吗？？ 看 episode 长度（有时比它的奖励更有用）。...策略梯度方法调整 1. 密切关注熵 动作空间的熵 ◦ 更关注状态空间中的熵，但没有很好的计算方法。 如果梯度下降得太快，那么策略就会变得确定而不再探索。...如果梯度不下降，那么策略就不正确，因为它实际上是随机的。 可以修复： ◦ KL 惩罚 ◦ 防止梯度下降过快。 ◦ 为熵加权重。 如何测量熵。...如果是 10 更新又过大。 3. 以方差为基准。 看看价值函数是否真的是一个好的预测器或奖励。 ◦ 如果方差为负可能是过拟合或噪声过大。 ◦ 可能需要调整超参数。 4.
随机梯度下降 要用梯度下降，得先计算： 如果 N 很大，那么计算量就很大，而一般都希望 N 大一点（因为想要尽量多的数据）。可以化简吗？一种方式是忽略一部分。...我认为，研究人员和数据科学家能有效训练深度神经网络依赖于三个基础发展：将 GPU 作为通用的计算工具、反向传播还有随机梯度下降。可以肯定地说，如果没有 SGD，就无法广泛应用深度学习。...改善梯度下降 梯度下降（以及 SGD 变体）存在一些问题，因此这些方法在某些情况下可能会无效。例如，学习率控制着梯度方向上前进的步长。在这个参数上一般会犯两个错误。...另一方面，如果梯度幅度较小，那可能意味着接近局部最优值了，所以要避免超调（overshooting）的话，学习率绝对不能再增加了。动态改变学习率的算法也就是所谓的自适应算法。...将其用于度量学习率： 式中的 δ 是为了保持数据稳定的数值，平方根是根据分量取的。首先，当梯度大时，累积变量会很快地增长，学习率会下降。当参数接近局部最小值时，梯度会变小，学习率会停止下降。
它看起来很好：梯度在变化，损失也在下降。但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。...有时，我错误地令输入数据全部为零，或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。因此打印／显示若干批量的输入和目标输出，并确保它们正确。 2....如果是这种情况，那么你也许需要平衡你的损失函数或者尝试其他解决类别失衡的方法。 9. 你有足够的训练实例吗？ 如果你在从头开始训练一个网络（即不是调试），你很可能需要大量数据。...探索梯度检查（Gradient checking） 如果你手动实现梯度下降，梯度检查会确保你的反向传播（backpropagation）能像预期中一样工作。 IV. 训练问题 ? 27....但是，为任务选择一个合适的优化器非常有助于在最短的时间内获得最多的训练。描述你正在使用的算法的论文应当指定优化器；如果没有，我倾向于选择 Adam 或者带有动量的朴素 SGD。 35.
6 参考资料 讲优化器的，网上有很多资料，但是大多都是套下公式泛泛而谈，我虽然想做到把优化器的理论、算法、代码和优劣特性等，但碍于实力有限，只能当作快速学习的学习笔记参考，本文大部分内容参考魏秀参的《...梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)，随机梯度下降法(SGD, Stochastic...随机梯度下降算法SGD 随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, 简称 SGD）是神经网络训练的基本算法，其每次批处理训练时都会计算网络误差并作误差的反向传播，根据一阶梯度信息对参数进行更新...总结：无论是随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降算法，还是Nesterov型动量随机梯度下降法，本质上都是为了使梯度更新更加灵活，这对优化神经网络这种拥有非凸且异常复杂的函数空间的学习模型很重要。...这样在使用自适应学习率算法的时候，可以避免某些特征集中出现，而导致的有时学习过度、有时学习不足，使得下降方向出现偏差的问题。
前言 无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。...在这种算法中，我们会根据前期所有更迭的梯度变化情况，改变学习率。 这是一组伪代码。...我们将默认的学习率设为0.05，但是学习率可以随着我们的喜好轻易地发生改变。 def sgd(cost, params, lr=0.05): 然后，我们定义关于这个成本函数的梯度参数。...如果是为了快速地获得原型，那就选取诸如Adam/Adagrad这样的自适应技术，这会让我们事半功倍，并且无须大量调优超参数。 如果是为了得到最好的结果，那就选取普通的梯度下降算法或者动量梯度下降算法。...这是因为，二阶技术虽然速度非常快并且非常准确，但是只适用于数据偏小的情况。 还有一种是利用学习特性来预测梯度下降学习率的新兴方法（虽然我还没有尝试过这种新兴方法，但是看起来前途无量）。
1、当输入有小幅扰动时，深度学习方法会失效。例如当颜色改变之后，图像识别就可能会崩溃。 2、基于梯度优化的学习是非常慢的（除了慢，对于非凸的问题，梯度下降算法还可能陷入局部极值） 。...需要许多许多步梯度下降才能捕获模式。高维预测十分困难。 3、深度学习方法难以处理约束条件。和线性规划不同，它不能找到满足约束条件的解。 4、复杂模型的训练是十分不稳定的。...11、人们常常提到深度网络的可解释性。我不认为这个问题像人们说的那样严重。但是，人类难以察觉深度网络学到的内容。我们凭什么保证偏见和种族主义的东西没有被学习到呢？...不过，我很希望被打脸。深度学习工程师们都才华横溢，富有想象力。 此外，摩尔定律目前对GPU的表现依然有效。（但是能持续多久呢？TPUs 和定制硬件能拯救我们吗？） 所以，我对于这些挑战还是相对乐观的。...尽管如此，我怀疑深度网络对广义的智能来说是不够的。 不过这可能是我个人的偏见。专业的工程师在预测方面往往很糟糕。埋头苦干太长时间了。 以至于只见树木，不见森林。 我并不想把这篇推文写进论文里。
前 言 无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。...在本篇文章中，我会向大家介绍梯度下降（Gradient Descent）这一特殊的优化技术，在机器学习中我们会频繁用到。 目 录 什么是梯度下降？...在这种算法中，我们会根据前期所有更迭的梯度变化情况，改变学习率。 这是一组伪代码。...我们将默认的学习率设为0.05，但是学习率可以随着我们的喜好轻易地发生改变。 def sgd(cost, params, lr=0.05): 然后，我们定义关于这个成本函数的梯度参数。...还有一种是利用学习特性来预测梯度下降学习率的新兴方法（虽然我还没有尝试过这种新兴方法，但是看起来前途无量）。可以仔细地阅读一下这篇文章。 目前，无法学习神经网络算法的原因由很多。
中国的快速发展，必然会带来这些问题。只有跟紧社会发展的步伐，才能不被淘汰。 与其担忧算法岗的未来发展，不如想一想，这个岗位是自己喜欢的吗？自己有动力去坚持学习吗？ 「强者恒强」。...，所以感受野变大了，同时计算量不变，更重要的是图像的分辨率没有改变不会损失信息。...；3）牛顿法的步长是通过导数计算得来的，所以当临近鞍点的时候，步长会越来越小，这样牛顿法就很容易陷入鞍点之中。...30、深度学习优化算法比较 目标函数关于参数的梯度： 根据历史梯度计算一阶和二阶动量： 更新模型参数： vanilla SGD：朴素SGD最为简单，没有动量的概念， η是学习率，更新步骤是： SGD的缺点在于收敛速度慢...为了改进这一缺点，可以考虑在计算二阶动量时不累积全部历史梯度，而只关注最近某一时间窗口内的下降梯度。 其二阶动量采用指数移动平均公式计算，这样即可避免二阶动量持续累积的问题。
Boosting：每一轮根据上一轮的分类结果动态调整每个样本在分类器中的权重，训练得到k个弱分类器，他们都有各自的权重，通过加权组合的方式得到最终的分类结果。 2.无监督学习中存在过拟合吗？ 存在。...每次训练，都对每个神经网络单元，按一定概率临时丢弃。 12.利用梯度下降法训练神经网络，发现模型loss不变，可能有哪些问题？怎么解决？...在反向传播算法计算每一层的误差项的时候，需要乘以本层激活函数的导数值，如果导数值接近于0，则多次乘积之后误差项会趋向于0，而参数的梯度值通过误差项计算，这会导致参数的梯度值接近于0，无法用梯度下降法来有效的更新参数的值...交叉熵在一般情况下更容易收敛到一个更好的解。 31.1x1卷积有什么用途？ 通道降维，保证卷积神经网络可以接受任何尺寸的输入数据 32.随机梯度下降法，在每次迭代时能保证目标函数值一定下降吗？...不能，每次迭代时目标函数不一样 33.梯度下降法，为什么需要设置一个学习率？
样本点的个数 加大训练数据量一定能提高SVM准确率吗？...与感知器的联系和优缺点比较 如何解决多分类问题、可以做回归吗，怎么做 它与其他分类器对比的优缺点，它的速度 机器学习有很多关于核函数的说法，核函数的定义和作用是什么？...了解其他的分类模型吗，问LR缺点，LR怎么推导（当时我真没准备好，写不出来）写LR目标函数，目标函数怎么求最优解（也不会）讲讲LR的梯度下降，梯度下降有哪几种，逻辑函数是啥 L1和L2 L2正则化，为什么...） SVM与随机森林比较 改变随机森林的训练样本数据量，是否会影响到随机森林学习到的模型的复杂度 Logistics与随机森林比较 GBDT与随机森林比较随机森林的学习过程；随机森林中的每一棵树是如何学习的...优化 梯度下降的优缺点；主要问最优化方面的知识，梯度下降法的原理以及各个变种（批量梯度下降，随机梯度下降法， mini 梯度下降法），以及这几个方法会不会有局部最优问题，牛顿法原理和适用场景，有什么缺点
梯度下降 这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。 梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 下降的含义是代价函数的下降。...算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。梯度下降的迭代性质能使欠拟合的图示演化以获得对数据的最佳拟合。 ? 梯度下降中有一个称为学习率的参量。...我知道这刚开始听起来会很奇怪，在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。...但是请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降，优化学习过程和图示。因此仅仅更新权重一次或者说使用一个 epoch 是不够的。 ?...正如将这篇文章分成几个部分，如介绍、梯度下降、Epoch、Batch size 和迭代，从而使文章更容易阅读和理解。 迭代 理解迭代，只需要知道乘法表或者一个计算器就可以了。
二阶微分 梯度下降需要通过成本函数微分来计算梯度。我们可以用一阶微分技术或者二阶微分技术来计算。 2. 运用梯度下降算法所面临的挑战 在大多数情况下，梯度下降是一种声音技术。...2.2 梯度挑战 如果执行梯度下降算法时出现了错误，那么可能会导致诸如梯度消失或者梯度崩溃等的问题。当梯度太小或者太大时，就会出现这样的问题。也正因为这些问题，算法无法收敛。...在这种算法中，我们会根据前期所有更迭的梯度变化情况，改变学习率。 这是一组伪代码。...我们将默认的学习率设为0.05，但是学习率可以随着我们的喜好轻易地发生改变。 def sgd(cost, params, lr=0.05): 然后，我们定义关于这个成本函数的梯度参数。...还有一种是利用学习特性来预测梯度下降学习率的新兴方法（虽然我还没有尝试过这种新兴方法，但是看起来前途无量）。可以仔细地阅读一下这篇文章。 目前，无法学习神经网络算法的原因由很多。
优化算法设计原理 深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，即最小化目标函数 ，最优化的求解过程，首先求解目标函数的梯度 ，然后将参数 向负梯度方向更新， ， 为学习率，表明梯度更新的步伐的大小...，最优化的过程依赖的算法称为优化器，可以看出深度学习优化器的两个核心是梯度与学习率，前者决定参数更新的方向，后者决定参数的更新程度。...再进行一次梯度下降过程中优化算法的执行框架如下： 1、计算目标函数关于当前参数的梯度： 2、根据需要计算历史梯度的一阶和二阶动量： 3、计算当前时刻的下降梯度： 自适应优化器 非自适应优化器 4、...作者建议将 设置为 0.9，学习率 设置为 0.001。 4、 ( ) 算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。...关于优化器如何选择的问题上，小编也综合网上的办法给出以下建议： 1、首先，各大算法孰优孰劣并无定论。如果是刚入门，优先考虑 + 或者 。
这通常意味着我们不能使用黄金标准方法来估计模型的性能，例如k折交叉验证。 也许你正在使用一个简单的训练/测试分类，这是非常普遍的。如果是这样，你需要确保分类是代表问题。...[ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ3.html#A_decay] 8）优化和损失 以前优化使用随机梯度下降，但现在有很多优化器可供选择。...你有没有尝试过不同的优化步骤？ 随机梯度下降是默认方法。从不同的学习率，动量和学习率计划中获得最大收益。 许多更先进的优化方法参数更多，更复杂和收敛更快。这是好是坏取决于你的问题。...其他方法可以为SGD（随机梯度下降）和朋友提供良好的起点。 要优化的损失函数可能与您试图解决的问题密切相关。...这也可能与您正在使用的输入数据和激活函数的规模有关。 相关资源： 梯度下降优化算法概述 什么是共轭梯度，Levenberg-Marquardt等？
这样做的原因是我们希望以一种更加精准的方式来计算梯度。动量在取得最小值前就会开始减小，因为其使用的梯度是未来位置的梯度。...另一方面，如果权重并没有发生较为明显的更新，缓存值就会变得很小，结果会让学习率增大，进而会增大权重的更新幅度。这就是 Adagrad 优化器的基本原理。...这样的话，每个权重的学习率最终都会减小至一个非常小的值，直到训练过程再也不会发生较明显的变化为止。 下一个要介绍的自适应优化器——RMSProp 则能够解决这一问题。...再接下来，我们要介绍的是 Adam 优化器，总体而言，它被广泛视作深度学习优化中最佳的优化器之一。 Adam Adam 有点像 RMSProp 和动量（Momentum）方法的结合体。...在本文中，我提到了多数深度学习从业者在基本的深度学习任务中最常用的几个最重要的优化器，希望大家能够通过阅读本文有所收获！
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