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主要参考DeepLearning一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些结论：1.SGD应用于凸问题时，k次迭代
本文是DeepLearning之优化方法系列文章的SGD方法。主要参考DeepLearning一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些...
特别声明：本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了LeonBottou等人的论文
论文：Accurate,LargeMiniBatchSGD:TrainingImageNetin1Hour因为目前的network和dataset越来越大，随之而来的是trainingtimes的不断攀升。为了加快网络的训练，采用distributedsynchronousSGD，将SGDminibatch划分到一个同步工作池内进行训练。
参考图2，SGD-M的步长计算了当前梯度（短蓝向量）和动量项（长蓝向量）。然而，既然已经利用了动量项来更新，那不妨先计算出下一时刻的近似位置（棕向量），并根据该未来位置计算梯度（红向量），然后使用和SGD-M中相同的方式计算步长（绿向量）。
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘(3)——优化算法的选择与使用策略.在前面两篇文章中，我们用一个框架梳理了各大优化算法，并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的问题。.那么，在实践中我们应该如何选择呢？.本文介绍Adam+SGD的组合...
初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）看了一下前一篇是半个月前了~过了个年生了个病就发现摊久了就真的成为惰性很舒服了…今早不想看教资的时候就去校正了一下论文看到随机梯度下降算法那就再来记录一下也算是假期最后一更啦接下来要等9号考完试再更辣！
CyclicLearningrate和SGDR-学习率调整策略论文两篇概述之前的学习率调整策略可以分为两种，分别是逐渐衰减策略和自适应调整策略。常用的逐渐衰减策略包括阶梯式地衰减（steplearningratedecay）和指数衰减（expotianallylearningrate...
论文笔记——AsynchronousStochasticGradientDescentwithDelayCompensation论文对ASGD算法进行了改进，对具有延迟的梯度设计了新的更新规则。ASGD下图为ASGD训练过程，梯度gt应该对应模型wt，但是由于延迟，在参数服务器接收到时...
04SGD&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：
主要参考DeepLearning一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些结论：1.SGD应用于凸问题时，k次迭代
本文是DeepLearning之优化方法系列文章的SGD方法。主要参考DeepLearning一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些...
特别声明：本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了LeonBottou等人的论文
论文：Accurate,LargeMiniBatchSGD:TrainingImageNetin1Hour因为目前的network和dataset越来越大，随之而来的是trainingtimes的不断攀升。为了加快网络的训练，采用distributedsynchronousSGD，将SGDminibatch划分到一个同步工作池内进行训练。
参考图2，SGD-M的步长计算了当前梯度（短蓝向量）和动量项（长蓝向量）。然而，既然已经利用了动量项来更新，那不妨先计算出下一时刻的近似位置（棕向量），并根据该未来位置计算梯度（红向量），然后使用和SGD-M中相同的方式计算步长（绿向量）。
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘(3)——优化算法的选择与使用策略.在前面两篇文章中，我们用一个框架梳理了各大优化算法，并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的问题。.那么，在实践中我们应该如何选择呢？.本文介绍Adam+SGD的组合...
初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）看了一下前一篇是半个月前了~过了个年生了个病就发现摊久了就真的成为惰性很舒服了…今早不想看教资的时候就去校正了一下论文看到随机梯度下降算法那就再来记录一下也算是假期最后一更啦接下来要等9号考完试再更辣！
CyclicLearningrate和SGDR-学习率调整策略论文两篇概述之前的学习率调整策略可以分为两种，分别是逐渐衰减策略和自适应调整策略。常用的逐渐衰减策略包括阶梯式地衰减（steplearningratedecay）和指数衰减（expotianallylearningrate...
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04SGD&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：
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