（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
论文阅读SGDAStochasticApproximationMethod前言虽然这个算法大家都知道,但是具体如何证明的,这个有几个知道,我查了半天,毛都没???本文记录学习这篇论文的过程。主体part1...
因为SGD(withMomentum)依然常常是实践效果更好的那个方法。在理论上和实践上，Adam家族里那些用了自适应...
机器学这是SGD算法的并行在全球第一次被提出时的论文,为后面并行算法的发展提供了很多基础铺垫。资源推荐资源评论GSM-SGD论文学习笔记.pptx122浏览原论...
下面讨论一下证明,主要讨论一下第二篇.第一篇论文其实就是用数学的语言在说"在鞍点加扰动,能够顺着负的特征值方向滑下去".第二篇非常有意思,我觉得值得介绍一下想法.首先,算法上有...
GSM-SGD论文学习笔记.pptx06-28原论文地址:papers.nips.cc/paper/8867-global-sparse-momentum-sgd-for-pruning-very-deep-neural-networks.pdf论...
作者经过假设分析认为,常速率SGD与多变量奥恩斯坦-乌伦贝克过程(Ornstein-Uhlenbeckprocess)类似,而奥恩斯坦-乌伦贝克过程的稳态分布是高斯的,这也是这篇论文的核心分析工具。如何...
batch就是完成一次训练的数据集,这里对参数进行tune,就是有监督训练对参数进行微调(使用的是SGD,随机梯度下降法)。minibatch是通过随机采样得到的,首先随机选择N张图片,然后每张图...
【论文:随机梯度下降(SGD)Tricks】《StochasticGradientDescentTricks》LBottou(2012)t/8kFIzvk
”“来自的SWATS,这是ICLR在2018年获得的高分论文,该方法被提议自动从Adam切换到SGD,以获得更好的泛化性能。该算法本身的想法非常简单。它使用Adam,尽管调整...
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...