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沙龙
2
回答
用于
图像
去模糊
的
梯度
下降
、
、
、
、
我在实现
梯度
下降
算法来解决
图像
去模糊
的
优化问题上遇到了麻烦。以下是我
的
初始优化函数: E[u] = |g - u*k|^2 + λ 其中g是模糊
图像
,u是锐化
图像
,k是2x2模糊核,lambda是正则化项。 我创建了渐变,并尝试用不同
的
参数实现它。然而,我
的
图像
只会变得更加模糊。这是我
的
代码。cur_img - rate * grad pl
浏览 24
提问于2020-11-05
得票数 1
1
回答
随机渐变
下降
推荐随机输入
的
原因
、
、
1)对于分批
梯度
下降
,在训练
的
所有实例结束时更新目标函数
的
系数。例如:如果我有100张
图像
要接受训练,在第100幅
图像
被训练后,成本会被评估,并且更新是有效
的
。2)对于随机
梯度
下降
,对于相同
的
100幅
图像
,每一幅
图像
都经过训练,其效率得到更新。对于随机
梯度
下降
,认为输入
图像
需要随机化,以避免被卡住。我无法想象这个问题。
浏览 3
提问于2017-07-18
得票数 0
1
回答
tf.keras GradientTape:获取与输入相关
的
梯度
、
、
Tensorflow版本: Tensorflow 2.1 我想得到与输入有关
的
梯度
,而不是相对于可训练权重
的
梯度
。这是有意
的
行为吗?如果是,推荐
的
方法是获得相对于输入
的
渐变?
浏览 1
提问于2020-02-09
得票数 0
1
回答
神经网络优化中
的
反向传播与学习速率
、
、
、
、
我在研究反向传播是如何工作
的
?我读到,反向传播被用来在每次迭代后用部分导数找到每个神经元
的
最优权重,并更新神经元
的
权重。另一方面,我们有一个叫做“学习速率”
的
超参数,用来通过计算误差
的
方向来更新每一次迭代中神经元
的
权重。这两种情况看起来是独立工作
的
,我
的
意思是,当反向传播算法本身找到最优权重时,我们不需要一个学习速率参数本身。 我
的
理解正确吗?如果我错了,请纠正我。
浏览 0
提问于2020-09-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Adagrad可以用来优化不可微函数吗?
、
我正在读一本书(TensorFlow For Dummies,Matthew Scarpino),这里说:我们真的可以仅仅因为我们使用Adagrad而优化不可微损失函数吗?
浏览 0
提问于2019-02-16
得票数 3
回答已采纳
1
回答
机器学习中
的
优化方法
、
、
我在ML领域没有太多
的
知识,但从我天真的观点来看,在训练中性点网络时,似乎总是使用
梯度
下降
的
一些变体。因此,我想知道为什么没有使用更高级
的
方法,例如SQP算法或内点方法。这是不是因为训练中性网总是一个简单
的
无约束优化问题,而上述方法是不必要
的
?任何洞察力都会很好,谢谢。
浏览 0
提问于2018-02-22
得票数 2
1
回答
如何计算损失函数?
、
、
、
、
我希望你做得好,我想问一个关于神经网络中损失函数
的
问题。我知道,对训练集中
的
每个数据点计算损失函数,然后根据是否使用批处理
梯度
下降
(在所有数据点通过后进行反向传播)、小批处理
梯度
下降
(批处理后进行反向传播)或随机
梯度
下降
(在每个数据点之后进行反向传播)进行反向传播现在让我们来看看MSE损失函数:为什么n是数据点
的
数目?,因为如果我们计算每个数据点之后
的
损失,那么n每次只有1。 我还看到了一个视频,他们把n作为输
浏览 0
提问于2022-05-25
得票数 1
回答已采纳
6
回答
梯度
下降
和
梯度
上升
的
区别是什么?
、
、
我找不到任何关于
梯度
上升
的
东西。任何关于
梯度
上升
的
好链接,展示它与
梯度
下降
的
不同之处都会有所帮助。
浏览 1
提问于2014-03-24
得票数 23
1
回答
针对ML初学者
的
MNIST教程错误
我认为这部分不准确: 我可能错了,但这不应该改变吗?
浏览 4
提问于2016-08-15
得票数 0
2
回答
Pytorch -使用UNet执行
图像
去模糊
/
图像
重建
、
、
、
、
目前,我正在处理一个数据集,其中我有两种
图像
:“锐化版本”
的
图像
和“模糊版本”
的
相同
图像
,其中模糊是人工添加
的
。我
的
目标是训练一个模型,该模型接受模糊版本
的
图像
,并尝试尽可能多地对
图像
进行
去模糊
处理,以便“
去模糊
图像
”更接近于锐化版本。在文献中,UNet架构似乎是一个效果良好
的
模型。此外,我还可以通过Pytorch ()使用预先训练好
的<
浏览 33
提问于2021-06-02
得票数 0
2
回答
反向传播和
梯度
下降
是否使用相同
的
逻辑?
、
、
、
在CNN中使用反向传播来更新随机分配
的
权重、偏差和滤波器。对于值
的
上升,我们从端到尾用链规则求出
梯度
,并使用该公式,
梯度
下降
是一个优化器,
用于
优化损失函数。这里还计算了
梯度
,公式是如果我在上面给出
的
解释是错误
的
,请纠正我。我<em
浏览 5
提问于2021-02-15
得票数 2
1
回答
的
批次大小。或者:如何诊断神经网络
的
偏差/方差?
、
、
我目前正在使用ScikitLearn中
的
两个类处理一个分类问题,其中有求解器adam和激活relu。为了探索我
的
分类器是否存在高偏差或高方差,我用Scikitlearns内置函数绘制了学习曲线: 应该是这样
的
吗?我认为学习曲线是根据独立于任何批次/时代
的
训练数据来处理准确性分数
的
吗?对于批处理方法,我真的可以使用这个内置函数吗?如果是,我应该选择哪个批
浏览 1
提问于2019-03-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于贝叶斯优化
的
神经网络超参数整定
、
、
、
、
利用贝叶斯优化(GP)方法寻找良好
的
超参数
的
前提之一是未知函数是光滑
的
。这个假设对神经网络有效吗?或者至少对大多数神经网络是有效
的
?我们能找到什么推荐信吗?
浏览 0
提问于2020-03-31
得票数 0
1
回答
梯度
下降
和网格搜索在机器学习中
的
区别是什么?
、
、
梯度
下降
主要
用于
将损失函数降到最小。 这里查询是在什么时候我们将使用网格搜索和
梯度
下降
。
浏览 1
提问于2019-02-10
得票数 2
1
回答
如果我不为tensorflow中
的
op提供
梯度
,
梯度
下降
是如何工作
的
?
、
、
在添加新op时,文档()说:既然这是可选
的
,如果我不写,
梯度
下降
是如何计算
梯度
的
?它用数值方法吗?如果是,什么?这会慢点吗?
浏览 0
提问于2016-08-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何实现朴素
的
批量
梯度
下降
?
、
我有一个关于
梯度
下降
的
工具
的
问题。我发现有几个优化器,像ada_grad,adam,sgd等等,它们都很完美。但我正在尝试实现朴素
梯度
法批量
梯度
下降
,即具有固定学习率,并在每批中作
用于
整个示例。等待你
的
帮助。非常感谢。
浏览 3
提问于2017-08-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在PyTorch中使用
梯度
下降
来改变输入?
、
我是PyTorch
的
新手。我了解到它使用autograd自动计算
梯度
下降
函数
的
梯度
。 我不想调整权重,而是使用
梯度
下降
来改变输入以获得所需
的
输出。因此,我不想改变神经元
的
权重,而是希望所有的权重保持不变,只需更改输入以最小化损失。 例如。该网络是一个数字为0-9
的
经过训练
的
图像
分类器。我输入随机噪声,我想对其进行变形,以便网络将其视为具有60%置信度
的
3。我想利用
浏览 53
提问于2020-09-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
神经网络中数值输入
的
规范化
、
、
、
我在CNN上读了很多关于
图像
正常化
的
文章。但我没找到这个案子
的
答案。让我们说,我
的
第一层输入是:14234个,90420394.43,0,我必须标准化它吗?因为,
梯度
下降
应该能够识别自己什么是重要
的
参数,以及如何处理它与W
的
矩阵no? 最后一个问题,如果我真的要规范这一点,我会有一个0到1之间
的
向量吗?信息不是丢失了吗?
浏览 4
提问于2016-12-22
得票数 3
回答已采纳
2
回答
opencv中
图像
的
二值化
、
我有一个
图像
二值化
的
问题(可能一般是模糊
的
),我有这个
图像
:在我完成二值化之后,我得到了如何才能更好地进行二值化?我
的
目标是只有黑色背景和白色字母,没有其他东西。
浏览 8
提问于2015-12-15
得票数 5
回答已采纳
3
回答
美国有线电视新闻网何时更新权重?
、
、
、
、
假设我
的
批号为50,训练数据为1000。我是在每个批次提交到网络后还是在每个数据样本之后进行反向传播?
浏览 0
提问于2018-02-03
得票数 7
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