每次试验都是一个学习更多（深度学习的）实践经验和技术（比如Keras）的机会。不应该因为自动化过程而失去这些机会。另一方面，我们应该移除优化过程中明显多余的部分。...其次，由于在epoch数为100和150的情形下，RMSprop的表现都不怎么好，所以我们将在下一回合的试验中移除RMSprop。...接下来让我们看下训练损失和验证损失。 ? 这比训练精确度和验证精确度的回归分析看起来还要漂亮。 在最后一回合，我将增加epoch数（之前提到，第三回合的增加太保守）。另外，我还会增加batch尺寸。...主要是测度方面的原因；首先定制一个测度，然后使用及早停止，效果比较好（而不是直接使用val_acc或val_loss）。虽然这么说，但对超参数优化而言，及早停止和回调其实是很强大的方法。...另外我还想分享下精确度熵和损失熵（基于验证/训练精确度、验证/训练损失的KL散度），它们是一种有效评估过拟合的方法（因此也是间接评估概括性的方法）。 ?
torch.optim as optim #导入torch.potim模块 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #同样是用到了神经网络工具箱 nn 中的交叉熵损失函数...optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #optim模块中的SGD梯度优化方式---随机梯度下降 2.涉及知识点...①优化器 pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中，所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier ?...图中提到了如果想要把模型搬到GPU上跑，就要在定义优化器之前就完成.cuda( )这一步 2.损失函数 损失函数是封装在神经网络工具箱nn中的,包含很多损失函数，如图所示; ?...此例中用到的是交叉熵损失，criterion = nn.CrossEntropyLoss() 详情如下： ? ? ?
这样做就是使用近似的梯度估计来代替精确的梯度，毫无疑问计算代价很小，计算的代价是不随training set的增加而增加的. batch gradient descent Optimization algorithms...这样最优化过程可以看做是模拟参数向量（即质点）在地形上滚动的过程, 质点所受的力就是损失函数的负梯度....RMSProp with nesterov momentum 可以将nesterov momentum和RMSProp结合： ?...总结 优化算法有一阶和二阶算法 常见优化算法的几乎都是一阶算法比如SGD ,Adam, AdaGrad, RMSProp等 二阶算法由于计算的代价等问题不常用，比如牛顿法, BFGS, L-BFGS等...最常用的一阶优化算法是SGD和Adam
了解如何通过改变权重来改变网络的输出后，我们接下来要知道如何最小化损失。改变权重就会改变输出，而改变输出就会改变损失——因为损失就是一个预测 (Y_pred) 值的函数，而这个值本质上就是网络的输出。...所以，我们可以得出的结论是，改变权重最终会让损失也发生改变。 我们已经展示了权重和最终的损失之间的关系，但是目前为止我们还仅仅探讨了改变。...改变可以是增加的意思，也可以是减少的意思，而在这里我们需要的是减少损失。所以，我们需要探索以这种方式来改变权重究竟如何能够能让损失减少。这一过程就叫做优化。...下一个要介绍的自适应优化器——RMSProp 则能够解决这一问题。 RMSProp 与 Adagrad 相比，RMSProp 唯一的不同点就在于它的缓存更新策略。...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。
AdaGrad通过积累到目前为止的梯度的平方标准，并将学习速率除以这个和的平方根来解决这个问题: 获得高梯度的参数将会降低有效的学习速率，而接收小梯度的参数将会提高有效的学习速率。...RMSProp RMSProp通过将梯度积累改变成指数加权移动平均，从而改变AdaGrad: 注意，AdaGrad意味着，即使梯度在训练开始时积累了梯度，其学习速率也会降低。...因此，RMSProp被证明是一种有效的、实用的深度神经网络优化算法。...实验 使用TensorFlow以1e-3的学习速率和交叉熵损失对MNIST数据集上的简单CNN架构进行训练。使用了四种不同的优化器:SGD、Nesterov动量、RMSProp和Adam。...下图显示了训练损失和迭代的值: 从图中可以看出，Adam算法和Nesterov动量优化器产生了最低的训练损失。
3 Adagrad：Adaptive gradient algorithm AdaGrad是一种可以自动改变学习速率的优化算法，只需设定一个全局学习速率ϵ，每次迭代使用的学习速率与历史梯度有关。...4 RMSProp RMSProp 是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率方法。RMSprop 和 Adadelta(这里没有介绍)都是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的。...5 Adam: Adaptive Moment Estimation Adam本质上是带有动量项的RMSProp，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。...Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum，随着梯度变得稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。整体来讲，Adam 是最好的选择。...7 TensorFlow中的优化器 TensorFlow中实现了11种优化算法，具体如下： 优化器名称 文件路径 Adadelta tensorflow/python/training/adadelta.py
RMSProp优化器更新参数： 在循环迭代的部分，根据当前优化器选择RMSProp进行参数更新。...每隔100次迭代，打印出各个优化算法的损失。 4.绘制图形 使用smooth_curve函数平滑训练损失曲线。 使用不同的标记符号和颜色，将各个优化算法的训练损失曲线绘制在同一张图上。...2.在实验设置部分（步骤1）的循环中，为RMSprop优化器添加一个网络和训练损失的条目。...这意味着在每次参数更新中，历史梯度平方和的值不会改变，对梯度的调整没有任何影响。 结果是RMSprop算法将变得与普通的梯度下降算法（如SGD）类似，因为历史梯度平方和的衰减不再发挥作用。...首先，选择了适当的神经网络模型和训练数据集，然后使用自己实现的RMSProp优化器进行参数更新。
局部极小值和鞍点会使训练停滞，而病态曲率则会减慢训练速度，以至于机器学习从业者可能会觉得搜索收敛到了一个次优极小值。让我们深入了解下什么是病态曲率。 病态曲率 考虑下面的损失曲面。 ?...虽然高阶优化方法在算力上不太可行，但二阶优化关于纳入梯度自身如何改变的想法是可以借鉴的。虽然我们无法准确计算这一信息，但我们可以基于之前梯度的信息使用启发式算法引导优化过程。...下图中，大多数梯度更新发生在之字形方向上，我们将每次更新分解为w1和w2方向上的两个分量。如果我们分别累加这些梯度的两个分量，那么w1方向上的分量将互相抵消，而w2方向上的分量得到了加强。 ?...RMSProp RMSProp，也就是均方根传播的历史很有趣。它是传奇人物Geoffrey Hinton在Coursera授课时初次提出的。 RMSProp也试图抑制振荡，但采取的方法和动量不同。...Adam Adam，即Adaptive Moment Optimization算法结合了动量和RMSProp的启发式算法。 ? 这里，我们计算了梯度的指数平均和梯度平方的指数平均（等式1和等式2）。
深度学习的目标是通过不断改变网络参数，使得参数能够对输入做各种非线性变换拟合输出，本质上就是一个函数去寻找最优解，所以如何去更新参数是深度学习研究的重点。...所以理论上更新量也会越来越小，这对优化十分不利。下面的算法Rmsprop就试图解决这个问题。在它的算法中， 分母的梯度平方和不再随优化而递增，而是做加权平均。 代码为： ?...4.3 AdaDelta优化器 在之前的一些优化算法中，更新量都是由学习率乘以梯度向量组成，而Ada grad 方法在更新量计算的公式中除以了梯度累积量，这相当于打破了之前的更新量组成部分的平衡性，因此算法的作者认为如果分母加上了梯度累积量...在实际使用中，优化器的不同可能直接导致结果的不一样。我一般优先选择最后Adam，再选择其他优化器。RmsProp优化器的表现也十分的稳定。 5....总结 在实际的使用过程中，一般会选择Adam和RmsProp两个优化器。另外，选用什么样的算法很大程度上取决于自己的损失函数，所以需要对自己的网络结构和损失函数的特点有一些了解。
「优化器 - 损失函数」不同组合实验 DQN 被提出时，同时采用了 Huber 损失和 RMSProp 优化器。...而该研究重新讨论了 DQN 在低成本、小规模经典控制和 MinAtar 环境中使用的损失函数和优化器。...由于在开发新算法时，优化器和损失函数的选择往往被忽略，而该研究发现在所有的经典控制和 MinAtar 环境中，这二者的改变都能让实验结果有显著的改进。...因此，研究者将两个优化器（RMSProp、Adam 优化器）与两个损失函数（Huber、MSE 损失）进行了不同的组合，并在整个 ALE 平台（包含 60 款 Atari 2600 游戏）上进行了评估。...此外，在比较各种「优化器 - 损失函数」组合的过程中，研究者发现当使用 RMSProp 时，Huber 损失往往比 MSE 表现得更好（实线和橙色虚线之间的间隙可以说明这一点）。
---- 《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用策略（目标函数），采用优化器，编译和训练模型...compile接收三个参数： 优化器optimizer：已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象 损失函数loss：最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数...模型方法 #compile compile(self, optimizer, loss, metrics=[], sample_weight_mode=None) #optimizer：字符串（预定义优化器名...）或优化器对象 #loss：字符串（预定义损失函数名）或目标函数 #metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标，典型用法是metrics=['accuracy'] #sample_weight_mode...验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。 #validation_data：形式为（X，y）的tuple，是指定的验证集。
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 Sebastian Ruder 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...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）。...---- 一.优化器算法简述 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，...但这里的 learning rate η 也随 t 和 i 而变： ? 其中 G_t 是个对角矩阵， (i,i) 元素就是 t 时刻参数 θ_i 的梯度平方和。
python进阶教程 机器学习 深度学习 长按二维码关注 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...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）。...---- 一.优化器算法简述 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off...但这里的 learning rate η 也随 t 和 i 而变： ? 其中 G_t 是个对角矩阵， (i,i) 元素就是 t 时刻参数 θ_i 的梯度平方和。...---- 三.如何选择优化算法 如果数据是稀疏的，就用自适用方法，即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。
随机梯度下降是当前训练深度网络的主流方法，该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。...RMSProp RMSProp 算法（Hinton，2012）修改 AdaGrad 以在非凸情况下表现更好，它改变梯度累积为指数加权的移动平均值，从而丢弃距离较远的历史梯度信息。...注意算法的效率可以通过改变计算顺序而得到提升，例如将伪代码最后三行循环语句替代为以下两个： ?...随后，我们会探索新的方法以令 Γ_t 在给定随时间 t 而改变 β_1 和 β_2 的情况下为半正定。 ?...第二行表示两种优化方法在 CIFARNET 的训练损失与测试损失。 ? 本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。
# 图像被编码为Numpy 数组，而标签是数字数组 # 查看结构 train_images.shape # (60000, 28, 28) # 查看labels长度，为6万个 len(train_labels...activation='relu', input_shape=(28 * 28,))) network.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 模型编译 # 优化器...（optimizer）：基于训练数据和损失函数来更新网络的机制 # 损失函数（loss function）：网络如何衡量在训练数据上的性能，即网络如何朝着正确的方向前进 # 指标（metric）优化目标...network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 图像预处理...# 最终的模型精确度为0.9894 # Epoch 1/5 # 60000/60000 [==============================] - 2s 25us/step - loss:
引言 很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。...算法分析 该方法和RMSProp很像，除了使用的是平滑版的梯度m，而不是原始梯度dx。推荐参数值eps=1e-8, beta1=0.9, beta2=0.999。...在实际操作中，推荐Adam作为默认算法，一般比RMSProp要好一点。 5 总结 为了验证四种算法的性能，在pytorch中的对同一个网络进行优化，比较四种算法损失函数随着时间的变化情况。...上图是四种优化器损失函数随着时间的变化情况，SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则....所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。
有趣的是，如果去掉开方操作，算法性能会大幅下降 优点 在稀疏数据场景下表现非常好 此前的SGD及其变体的优化器主要聚焦在优化梯度前进的方向上，而AdaGrad首次使用二阶动量来关注学习率（...AdaDelta 由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进，考虑一个改变二阶动量计算方法的策略：不累积全部历史梯度，而只关注过去一段时间窗口的下降梯度。...9.Adamax 10.Nadam Adam可以被看作是融合了RMSProp和momentum，RMSprop 贡献了历史平方梯度的指数衰减的平均值 v_t ，而动量则负责历史梯度的指数衰减平均值 m_t...而因为收敛慢的问题应运而生的自适应优化算法Adam、AdaGrad、RMSprop 等，但这些自适应的优化算法虽然可以在训练早期展现出快速的收敛速度，但其在测试集上的表现却会很快陷入停滞，并最终被 SGD...15.Lookahead Lookahead是一种梯度下降优化器，它迭代的更新两个权重集合，”fast”和”slow”。直观地说，该算法通过向前看由另一个优化器生成的快速权值序列来选择搜索方向。
activation='relu')) # 第三层，激活函数为逻辑回归的sigmoid函数 model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 配置优化器和损失函数...# 优化器其实就是对模型参数进行学习的方法 # 同时kersa支持自定义优化器 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy...activation='relu')) # 第三层，激活函数为逻辑回归的sigmoid函数 model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 配置优化器和损失函数...# 优化器其实就是对模型参数进行学习的方法 # 同时kersa支持自定义优化器 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy...结合上述两个图可以看出 训练集随着训练的加深，模型的损失和精确度都是往好的方向发展 验证集随着训练的加深，模型的表现在不断的下降 其实这是过拟合的现象 # 重新训练一个模型 model = models.Sequential
目录 梯度下降算法推导 优化算法的理解和Python实现 SGD Momentum Nestrov AdaGrad RMSprop Adam 算法的表现 1 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习...为什么要最小化损失函数而不是最大化模型模型正确识别的数目？ 我们将不同的损失函数都定义为损失函数： ? ；因为最大化模型正确识别的数目的函数并不是关于 ?...的平滑函数，而交叉熵等损失函数可以更容易地调整 ? 来使得模型进行训练，然后再进行模型准确率的计算，这是一种曲径折跃的解决问题的方式。 2. 如何推导梯度下降？...而AdaGrad则是一种完全不同的思路，它是一种自适应优化算法。它通过每个参数的历史梯度，动态更新每一个参数的学习率，使得每个参数的更新率都能够逐渐减小。...结合了Adagrad善于处理稀疏梯度和RMSprop善于处理非平稳目标的优点 为不同的参数计算不同的自适应学习率 也适用于大多非凸优化问题——适用于大数据集和高维空间。
代理损失函数和提前终止 有时候，真正关心的损失函数（比如分类误差）并不能被高效的优化。在这种情况下，通常会优化代理损失函数。...这是因为即使0-1损失期望是零时，我们还能拉开不同类别的距离以改进分类器的鲁棒性，获得一个更强壮的、更值得信赖的分类器，从而，相对于简单地最小化训练集上的平均0-1损失，它能够从训练数据中抽取更多信息。...通常，提前终止使用真实潜在损失函数，如验证集上的0-1损失，并设计为在过拟合发生之前终止。与纯优化不同的是，提前终止时代理损失函数仍然有较大的导数，而纯优化终止时导数较小。...不具非线性的浅层自编码器只有全局极小值和鞍点，没有代价比全局极小值更大的局部极小值。 真实的神经网络也存在包含很多高代价鞍点的损失函数。 鞍点激增对训练算法来说有哪些影响呢？...（逐元素地应用除和求平方根） 应用更新 ? end while RMSProp RMSProp算法修改AdaGard以在非凸设定下效果更好，改变梯度积累为指数加权的移动平均。
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