(个人理解哈,可能有偏差,大家会个意呗,想精确了解的,自己去看看原论文呗~~)比较上图可得,随机算法SGD前期每个iteration找到的迭代点,可以显著的接近最小值点。这里又有一个特别好玩的小例子来解释为什么SGD前期表现好,后期就水了现象。
SGD&优化对于为什么SGD在非凸面情况下的工作方式(从广义误差角度来看如此难以打败),2017年已经是一年一度的成熟了。今年的“最技术”论文获得者是Chaudhari。从SGD和梯度流向PDE几乎连接了一切。堪称遵循并完成“Entropy-SGD”的杰作:
[本文主要介绍SGD算法,和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融,金驰,黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition,以及由金驰,鬲融等人写的最新力作:How…
SGD-M在原步长之上,增加了与上一时刻步长相关的,通常取0.9左右。这意味着参数更新方向不仅由当前的梯度决定,也与此前累积的下降方向有关。这使得参数中那些梯度方向变化不大的维度可以加速更新,并减少梯度方向变化较大的维度上的...
随机梯度下降:在每次更新时用1个样本,可以看到多了随机两个字,随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本,来调整θ,因而随机梯度下降是会带来一定的问题,因为计算得到的并不是准确的一个梯度,对于最优化问题,凸问题,…
很多论文里都会用SGD,没有momentum等。SGD虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。如果需要更快的收敛,或者是训练更深更复杂的神经网络,需要用一种自适应的算法。
SparsifiedSGDwithMemory论文阅读307CS229第一课——线性回归271分类专栏论文阅读5篇CS2295篇ACM1篇Numbertheory1篇最新评论RobustandCommunication-EfficientFederatedLearningFromNon-i.i.d.Data论文阅读笔记Eunice_zyh:想问...
sgd参数详解_Resnext-论文详解weixin_39538962的博客12-08278原文链接:ResNext-论文详解mp.weixin.qq标题:《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》时间:2017出版源:CVPR2017论文领域:分类网络(Classification...
这篇论文中作者主要强调了以下两个问题:.1、如何用最简单的方法来修改SGD,可以让它变成一个有效的近似贝叶斯采样算法?.2、如何基于SGD的各种变量,例如预测,动量,以及polyak平均,来构建其他的采样算法?.论文摘要.展开全文.具有常学习速率的随机...
论文中提出使用“LRRangetest”的方法确定学习率上下界:先预定义一个较大范围的学习率区间(如[0,2.0]),将模型训练一些周期,训练的每个周期(epoch)从学习率区间的下限线性增加学习率,直到区间上限,然后会得到一个学习率与训练集精度的曲线图
(个人理解哈,可能有偏差,大家会个意呗,想精确了解的,自己去看看原论文呗~~)比较上图可得,随机算法SGD前期每个iteration找到的迭代点,可以显著的接近最小值点。这里又有一个特别好玩的小例子来解释为什么SGD前期表现好,后期就水了现象。
SGD&优化对于为什么SGD在非凸面情况下的工作方式(从广义误差角度来看如此难以打败),2017年已经是一年一度的成熟了。今年的“最技术”论文获得者是Chaudhari。从SGD和梯度流向PDE几乎连接了一切。堪称遵循并完成“Entropy-SGD”的杰作:
[本文主要介绍SGD算法,和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融,金驰,黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition,以及由金驰,鬲融等人写的最新力作:How…
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随机梯度下降:在每次更新时用1个样本,可以看到多了随机两个字,随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本,来调整θ,因而随机梯度下降是会带来一定的问题,因为计算得到的并不是准确的一个梯度,对于最优化问题,凸问题,…
很多论文里都会用SGD,没有momentum等。SGD虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。如果需要更快的收敛,或者是训练更深更复杂的神经网络,需要用一种自适应的算法。
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这篇论文中作者主要强调了以下两个问题:.1、如何用最简单的方法来修改SGD,可以让它变成一个有效的近似贝叶斯采样算法?.2、如何基于SGD的各种变量,例如预测,动量,以及polyak平均,来构建其他的采样算法?.论文摘要.展开全文.具有常学习速率的随机...
论文中提出使用“LRRangetest”的方法确定学习率上下界:先预定义一个较大范围的学习率区间(如[0,2.0]),将模型训练一些周期,训练的每个周期(epoch)从学习率区间的下限线性增加学习率,直到区间上限,然后会得到一个学习率与训练集精度的曲线图