每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batch size）为 1 的 SGD。 批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（称为mini-batch或batch）数量： 如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别代入网络，算出它们分别对应的参 ...
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2021-07-19 16:31:08
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一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位，通常在各大竞赛中作为杀器使用，同时它在工业落地上也很方便，目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本，比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等。xgboost的基础也是gbm，即梯度提升模型，它在此基础上做了进一步优化 ...
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2021-07-05 19:03:36
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一、简介 1 设计要求及条件 2 设计分析 二、源代码 function varargout = simulation_GUI(varargin) % SIMULATION_GUI M-file for simulation_GUI.fig % SIMULATION_GUI, by itself, ...
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2021-06-21 20:59:08
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0、总结 参考：https://blog.csdn.net/eric_lh/article/details/78994461 1、定义 参考：https://blog.csdn.net/qq_48736958/article/details/114543957 ① 导数： 反映的是函数y=f(x)在 ...
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2021-06-19 18:57:14
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上一部分介绍的blur能够将图片模糊化, 这部分介绍的是突出图片的边缘的细节. 什么是边缘呢? 往往是像素点跳跃特别大的点, 这部分和梯度的概念是类似的, 可以如下定义图片的一阶导数而二阶导数: \[ \frac{\partial f}{\partial x} = f(x+1) - f(x), \\ ...
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2021-06-17 16:29:17
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1 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于线性回归的解直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性回归有很好的可解释性。 1.1 什么是回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术 ...
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2021-06-02 18:59:23
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1.作图 https://www.cnblogs.com/zpc1001/p/13322902.html # 每一个epoch，记录各层权重、梯度 for name, param in net.named_parameters(): # 返回网络的 writer.add_histogram(name ...
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2021-06-02 12:54:49
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一、动量 1、普通梯度更新与加上动量的梯度更新。 解释：原先更新的方向是梯度方向，现在多了一个Z方向，即现在是结合了历史惯性。 二、学习率缓慢减少 解释：学习率太大和太小都不太好 ...
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2021-04-30 12:26:26
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0605-优化器 pytorch完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、优化器概述 torch 把深度学习中常用的优化方法都存储在 torch.optim 中，它的设计十分灵活，可以很方便的扩展成自定义的优化方法。 所 ...
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2021-04-26 13:36:52
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