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正确的优化算法可以成倍地减少训练时间许多人在训练神经网络时可能会使用优化器，而不知道该方法称为优化。优化器是用于更改神经网络属性（例如权重和学习率）以减少损失的算法或方法。文章目录梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其它优化算法各个优化算法比较动态图福利赠书推荐内容简介梯度下降梯度下降是最基本但使用最

目录写在前面一、 torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法 2.Momentum动量3.NAG(Nesterovaccelerated gradient)SGD总

目录一、优化器二、各优化器 1、梯度下降法1.1梯度下降（GD）1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、NAG2.2、SGD+Momentum 3、自适应学习率3.1、AdaGra

网上关于Adam优化器的讲解有很多，但总是卡在某些部分，在此，我将部分难点解释进行了汇总。理解有误的地方还请指出。Adam，名字来自：AdaptiveMomentEstimation，自适应矩估计。是2014年提出的一种万金油式的优化器，使用起来非常方便，梯度下降速度快，但是容易在最优值附近震荡。竞

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸 1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题 三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5.ELU6.softmax7.Swish一、激活函数定义 

​前几天刚跟马斯克吵完架的GaryMarcus，又双叒叕跟人吵起来了，这次的吵架对象是YannLeCun。一向喜欢给深度学习泼冷水的Marcus，在今天发帖谈了谈与LeCun的「旧账」和「新仇」，并给了LeCun一个白眼：事情是这样的。几天前，有人在推特上发帖问:在机器学习中，最优雅美丽的idea是

 概述梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们想要找到最小化误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数，以使整体网络的误差最小化。  梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问

大数据文摘出品来源：eisenjulian编译：周家乐、钱天培用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛?现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重

「过早优化是罪恶之源。」——计算机科学家和数学家DonaldErvinKnuth敏捷(agile)是软件开发过程中的一个广为人知的术语。其背后的基本思想很简单：快速构建出来→发布它→获得反馈→基于反馈进行修改→重复这一过程。这种做法的目标是让产品亲近用户，并让用户通过反馈引导你，以实现错误最少的可能

当你花了几个星期构建一个数据集、编码一个神经网络并训练好了模型，然后发现结果并不理想，接下来你会怎么做?深度学习通常被视为一个黑盒子，我并不反对这种观点——但是你能讲清楚学到的上万参数的意义吗?但是黑盒子的观点为机器学习从业者指出了一个明显的问题：你如何调试模型?在这篇文章中，我将会介绍一些我们在C

当今世界，深度学习应用已经渗透到了我们生活的方方面面，深度学习技术背后的核心问题是最优化(Optimization)。最优化是应用数学的一个分支，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。梯度下降法(Gradientdescent，又称最速下降法

近期深度强化学习取得了很多成功，但也存在局限性：缺乏稳定性、可复现性差。来自MIT和TwoSigma的研究者重新检验了深度强化学习方法的概念基础，即目前深度强化学习的实践多大程度上反映了其概念基础框架的原则?该研究重点探讨深度策略梯度方法。深度强化学习是现代机器学习最为人所知的成就，它造就了Alph

之前的文章介绍了，我可以只使用Numpy来创建神经网络。这项挑战性工作极大地加深了我对神经网络内部运行流程的理解，还使我意识到影响神经网表现的因素有很多。精选的网络架构、合理的超参数，甚至准确的参数初始化，都是其中一部分。本文将关注能够显著影响学习过程速度与预测准确率的决策──优化策略的选择。本文挑