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随机梯度下降虽然提高了计算效率，降低了计算开销，但是由于每次迭代只随机选择一个样本， 因此随机性比较大，所以下降过程中非常曲折 (图片来自《动手学深度学习》)，. 所以，样本的随机性会带来很多噪声，我们可以选取一定数目的样本组成一个小批量 ...
Adam. 很快人们意识到，EMA这么香，为什么只对 梯度二阶矩 （平方）和做EMA，为什么不能在参数更新的时候对本来的 g 也做一次EMA？. 这就出现了我们大名鼎鼎的 Adam算法。. Adam. 注意其中的“修正偏差”是因为一开始的 s_0,r_0 为0，那一开始的 s_i 偏小，那我们让 ...
SGD是一个 轻球（无惯性） 做梯度下降寻找loss极小值，而Momentum则是一个 重球（有惯性） 做梯度下降寻找loss极小值。. 如果要有依据地比较Momentum和SGD的话——. 在深度学习里，Momentum相比SGD最主要的好处其实是 经常有更好的收敛性 （better convergence）。. 实验 ...
关于原因，我觉得大概有两点：. 1.随机梯度的期望是梯度本身，而随机梯度法的收敛性分析也多数是在期望意义下研究的。. 2.随机梯度下降为了确保收敛，相比于同等条件下的梯度下降，需要采用 更小的步长 和更多的迭代轮数。. 第一点比较显然不多解释 ...
随机梯度下降虽然提高了计算效率，降低了计算开销，但是由于每次迭代只随机选择一个样本， 因此随机性比较大，所以下降过程中非常曲折 (图片来自《动手学深度学习》)，. 所以，样本的随机性会带来很多噪声，我们可以选取一定数目的样本组成一个小批量 ...
FedSGD: 当每个用户只进行 一次迭代（iteration=1），然后上传模型至服务器。. 此时，服务器加权平均模型 等价于加权平均梯度。. 此时的FL相当于联合学习所有设备的梯度 （federated SGD）， 所以也有人提在FL中有上传模型（行）和梯度（不行）两种方式。. 所以 我 ...
关于随机梯度下降，有一个非常关键的问题多数人并未注意到，即“ 随机梯度下降为什么每一轮仅使用一个样本就有效？. ”或者说“ 如何理解使用随机梯度必然会下降这个操作? 理清这个问题，不需要那么艰深的数学理论，只需要知道 向量 的概念即可。. 我们 ...
SGD的训练过程中，梯度变化会有点崎岖，Momentum通过在SGD的更新值上加上上一步的更新值的一部分来加速SGD的训练。这一部分的比例，一般设为0.9或者更低，就是Momentum的值啦。原理可以用动量来直观地理解，参考中推球下坡的例子。
12 de ago. de 2023 · Adam 系列较 SGD 更快，主要来源于它的自适应学习率的计算：. 自适应学习率： Adam 优化器利用梯度的第一矩和第二矩估计值，单独调整每个权重的学习率。. 这种自适应学习率方法能带来更高效的更新和更快的收敛。. 高效梯度下降： 与需要对所有参数进行相同 ...
Mesleki eğitim programı katılımı. Sosyal Güvenlik Denetmenleri Derneği ve İstanbul Sosyal Güvenlik İl Müdürlüğü organizasyonunda düzenlenen 12. dönem Sosyal Güvenlik Denetmen Yardımcılarına yönelik 5 günlük mesleki eğitim programına katılım sağlanmıştır. Read more.
