因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算法，这个是基于SGD的，简单理解，就是为了防止波动，取前几次波动的平均值当做这次的W。...效果图如下(红色)： 下面继续另一种加速下降的一个算法RMSprop，全称root mean square prop。...效果图如下(绿色)： 研究者们其实提出了很多的优化算法，可以解决一些问题，但是很难扩展到多种神经网络。而Momentum，RMSprop是很长时间来最经得住考研的优化算法，适合用于不同的深度学习结构。...算法为(很明显看出是两者的结合，其中多了一步V和S的调节，t为迭代次数，除以1-beta^t表示越近的重要，越远的就可以忽视)： 因为Adam结合上述两种优化算法的优点于一身，所以现在经常用的是Adam...优化算法。
更新dw、db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二、RMSprop 1. 计算dw、db. 2....w-\alpha \frac{w}{\sqrt{s_{dw}}} \] \[ db=b-\alpha \frac{b}{\sqrt{s_{db}}} \] 三、Adam ==结合了Momentum+RMSprop
如果 f 显著下降的唯一方向是低曲率的，那么优化可能会变得太慢而不切实际，甚至看起来完全停止，造成局部最小值的假象。 ...如果 f 显著下降的唯一方向是低曲率的，那么优化可能会变得太慢而不切实际，甚至看起来完全停止，造成局部最小值的假象。 ...牛顿法 梯度下降是一阶优化方法。它只考虑损失函数的一阶导数，而不考虑更高阶的导数。这基本上意味着它不知道损失函数的曲率。...对于现代的网络来说，通常都含有数十亿个参数，使用高阶的优化方法很难计算 10 亿的平方数量级的梯度。 二阶优化是关于梯度本身如何变化的信息。...RMSProp 算法也旨在抑制梯度的锯齿下降，但与动量相比， RMSProp 不需要手动配置学习率超参数，由算法自动完成。更重要的是，RMSProp 可以为每个参数选择不同的学习率。
简介 RMSprop 算法是 AdaGrad 算法的改进，可以在有些情况下避免 AdaGrad 算法中学习率不断单调下降以至于过早衰减的缺点。 2....原理 第 次迭代时： RMSprop 算法首先计算每次迭代梯度 平方的指数衰减移动平均： ht=βht−1+(1−β)∂L∂Wt−1⊙∂L∂Wt−1\begin{array}{c} \boldsymbol...RMSprop 算法的参数更新公式为： Wt=Wt−1−η1ht+ε∂L∂Wt−1\begin{array}{c} \boldsymbol{W}_t = \boldsymbol{W}_{t-1} - \
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。...本文概要 1 随机梯度下降（SGD） 2 标准动量优化算法（Momentum） 3 RMSProp算法 4 Adam 5 总结 正文开始 1 随机梯度下降（SGD） 算法介绍 对比批量梯度下降法...RMSProp算法在经验上已经被证明是一种有效且实用的深度神经网络优化算法。目前它是深度学习从业者经常采用的优化方法之一。...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。
RMSprop，全称：Root Mean Sqaure prop。...type=detail&id=2001702124&cid=2001693085 RMSprop ?...同使用动量的梯度下降一样，RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动，使梯度下降快速收敛。 其计算方法(详见下)使用了将导数看作水平方向上的w和垂直方向上的b。...RMSprop计算方法 在每一次迭代中，计算mini-batch上的： Sdw=β2Sdw+(1−β2)dW2S_{dw}=\beta_2S_{dw}+(1-\beta_2)dW^2Sdw=β2Sdw
如果 f 显著下降的唯一方向是低曲率的，那么优化可能会变得太慢而不切实际，甚至看起来完全停止，造成局部最小值的假象。 ?...如果 f 显著下降的唯一方向是低曲率的，那么优化可能会变得太慢而不切实际，甚至看起来完全停止，造成局部最小值的假象。...牛顿法 梯度下降是一阶优化方法。它只考虑损失函数的一阶导数，而不考虑更高阶的导数。这基本上意味着它不知道损失函数的曲率。...对于现代的网络来说，通常都含有数十亿个参数，使用高阶的优化方法很难计算 10 亿的平方数量级的梯度。 二阶优化是关于梯度本身如何变化的信息。...RMSProp 算法也旨在抑制梯度的锯齿下降，但与动量相比， RMSProp 不需要手动配置学习率超参数，由算法自动完成。 更重要的是，RMSProp 可以为每个参数选择不同的学习率。
来源：Paperspace 编译：weakish 来源：论智 编者按：DRDO研究人员Ayoosh Kathuria深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法。 ?...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。...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。...注意RMSProp隐式地应用了模拟退火。在向最小值移动的过程中，RMSProp会自动降低学习步幅，以免跳过最小值。...除了选择更好的优化方法，有相当多的研究试图寻找能够生成更平滑的损失曲面的架构。
www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 损失函数定义（均方误差、交叉熵损失）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713198.html 先看下优化器实现的代码...* self.E_w_updt + (1 - self.rho) * np.power(self.w_updt, 2) return w - self.w_updt class RMSprop...然后再看看优化器的实现，以最常用的随机梯度下降为例： class StochasticGradientDescent(): def __init__(self, learning_rate=0.01...至于不同优化器之间的优缺点就不在本文的考虑追之中了，可以自行去查下。
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，...---- 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。
最近参考[5]重新回顾了AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam几个优化算法的基本思想，在此简单做一下这几个算法的概述和对比。...简单的梯度下降等优化算法存在一个问题：目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代，如果存在如下图的情况（不同自变量的梯度值有较大差别时候），存在如下问题： ?...本篇介绍的几种优化算法都是基于这个思想的。...5 总结 综上分析，可以得出如下几个结论： AdaGrad、RMSProp、AdaDelta和Adam几个优化算法，目标函数自变量中每个元素都分别拥有自己的学习率； AdaGrad目标函数自变量中各个元素的学习率只能保持下降或者不变...不同的是，RMSProp算法还是保留了传统的学习率超参数，可以显式指定。
如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇：查询优化器概念之查询优化器介绍。...第一篇：SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇：SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇：查询优化器基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化器概念 本章描述了与查询优化器相关的最重要的概念...4.1 查询优化器介绍 查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。 4.1.1 查询优化器的用途 优化程序尝试为 SQL 语句生成最佳执行计划。...出于这个原因，优化器有时被称为基于成本的优化器（CBO），以将其与基于规则的优化器（RBO）进行对比。 注意： 优化程序可能不会从一个版本的Oracle数据库到下一个版本做出相同的决策。...4.1.3.3 优化器的类比 优化器可以比作是在线旅行顾问。 骑自行车的人想要知道从A点到B点的最有效的自行车路线。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇：查询优化器概念之关于优化器组件。...优化器包含：查询转换器（Query Transformer）、估算器（Estimator）和执行计划生成器（Plan Generator）三个组件。 一组查询块表示已分析的查询，它是优化器的输入。...下表描述了优化器操作。 序号 操作 描述 1 Query Transformer 优化程序确定更改查询形式是否有帮助，以便优化程序可以生成更好的执行计划。...2.3 Cost（成本） 优化器成本模型负责预测查询将使用的机器资源。 成本是一个内部数字度量，表示计划的估计资源使用量。成本是特定于优化器环境中的查询的。...优化器选择成本最低的计划。 下图显示优化器测试输入查询的不同计划。
深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。 理论部分可以见斯坦福深度学习的课程。...这里推荐一个博客，总结了这些优化器的原理以及性能，写的挺好的：An overview of gradient descent optimazation algorithms 从其中讲几个比较常用的，其他的可以自己去看文档...MomentumOptimizer AdamOptimizer FtrlOptimizer RMSPropOptimizer 常用的optimizer类 tf.train.Optimizer 优化器...2.速度更快 tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降算法的优化器。...（update operations.）使用锁 name: 名字，可选，默认是”GradientDescent”. tf.train.AdadeltaOptimizer 实现了 Adadelta算法的优化器
MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段：语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树，输出是查询执行计划。 ?...逻辑优化也称为基于规则的查询优化（Rule Based Optimization，简称RBO）。主要是对查询进行逻辑上的等价变换，目的是通过这些变换提高查询的性能。...物理优化也称为基于代价的查询优化（Cost-based Optimization，简称CBO）。主要是通过一些模型，预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。 1.2....In子查询转SemiJoin的优化方法 2.1 优化方法 通用的转换格式如下： SELECT ......外部查询没有STRAIGHT_JOIN（错） 关键字STRAIGHT_JOIN表明，该查询的JOIN顺序不需要优化，按照原来SQL的顺序依次进行。 MYSQL官方文档说有限制，经测试没有限制。
Adam 是深度学习中常用的优化器，我在使用时遇到了一点问题，弄清楚后记录下来。...它结合了两种不同的优化算法的优点：Momentum 和 RMSprop。...下面是 Adam 优化器的工作原理的简要概述： 动量（Momentum）： Adam 优化器计算梯度的指数加权移动平均（也称为一阶矩估计），这有助于加速梯度下降过程中的收敛速度，并帮助克服局部最小值和鞍点...RMSprop： Adam 同时计算梯度的平方的指数加权移动平均（二阶矩估计）。这有助于调整学习率，对每个参数进行自适应的学习率调整。...问题解决 找到原因就好办了，源码中会对优化器管理的参数做一个筛选，如果当前参数没有 grad 信息，那么优化器会将其跳过，所以训练前把所有优化器中参数的 grad 设置为 None（不是置零）即可。
本篇我们介绍优化器。 一，优化器概述 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 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。...一些爱写论文的炼丹师由于追求评估指标效果，可能会偏爱前期使用Adam优化器快速下降，后期使用SGD并精调优化器参数得到更好的结果。...二，优化器的使用 优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。...三，内置优化器 深度学习优化算法大概经历了SGD->SGDM->NAG->Adagrad->Adadelta(RMSprop)->Adam ->Nadam 这样的发展历程。...RMSprop, 考虑了二阶动量，对于不同的参数有不同的学习率，即自适应学习率，对Adagrad进行了优化，通过指数平滑只考虑一定窗口内的二阶动量。
MySQL优化器 MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。...以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。 理解MySQL优化器 MySQL优化器使用多种统计信息和算法来决定如何执行一个查询。...优化MySQL优化器 为了优化MySQL优化器的性能，可以采取以下措施： 1. 索引优化 创建合适的索引：确保对经常查询的列创建索引。...使用优化器提示 索引提示：可以通过 USE INDEX或 FORCE INDEX来指导优化器使用特定的索引。...结论 优化MySQL优化器是一个持续的过程，需要不断地监控、分析和调整。通过理解优化器的工作原理和采取适当的优化措施，可以显著提高数据库的性能。
MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段：语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树，输出是查询执行计划。 ?...逻辑优化也称为基于规则的查询优化（Rule Based Optimization，简称RBO）。主要是对查询进行逻辑上的等价变换，目的是通过这些变换提高查询的性能。...物理优化也称为基于代价的查询优化（Cost-based Optimization，简称CBO）。主要是通过一些模型，预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。 2....In子查询转SemiJoin的优化方法 1. 优化方法 通用的转换格式如下： SELECT ......外部查询没有STRAIGHT_JOIN（错） 关键字STRAIGHT_JOIN表明，该查询的JOIN顺序不需要优化，按照原来SQL的顺序依次进行。 MYSQL官方文档说有限制，经测试没有限制。
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