Mini-batch 第4页

pytorch--加载数据集

通过shuffle将其打乱，然后组成mini-batch，进行训练，后面的内容就跟上一节差不多啦。读取数据集，一般有两种方式：1.将全部数据直接读取进来，适用于数据内存不大的数据。

over_thinker·2022-12-18 10:11

神经网络的学习步骤

步骤1（mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减少mini-batch的损失函数的值。

CN__Melinda·2022-12-18 09:30

《深度学习--基于python的理论与实现》学习笔记8：第四章神经网络的学习（2）

4.5学习算法的实现神经网络的学习步骤如下：前提神经网络存在适合的权重和偏置，调整权重和偏置以便你和训练数据的过程称之为"学习"，神经网络的学习分为下面四个步骤：步骤一（mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据

白马非马··2022-12-18 09:00

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现

空LA·2022-12-18 09:54

关于深度学习中batch_size参数设置

关于深度学习中参数的设置batch_size常用设置batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。

pinn山里娃·2022-12-17 15:19

【深度学习】吴恩达-学习笔记偏差与方差、正则化、梯度检测、mini-batch

目录深度学习偏差与方差L2范数正则化（权重衰减），减少方差Dropoutregularrization(随机失活正则化)数据扩增可以作为一种正则化方法使用提前终止训练数据归一化：梯度消失/梯度爆炸梯度检测Batchvsmini-batch深度学习偏差与方差对于大量数据，训练集，验证集，测试集的划分为8:1:1或99.5:0.25:0.25、99.5:0.4:0.1如果不需要无偏评估算法性能，没有测

—Xi—·2022-12-17 13:48

python实现mini-batch_Mini-Batch 、Momentum、Adam算法的实现

defrandom_mini_batches(X,Y,mini_batch_size=64,seed=0):"""从(X，Y)中创建一个随机的mini-batch列表参数：X-输入数据，维度为(输入节点数量

Baikal Lake·2022-12-16 12:22

第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第二周）——优化算法

优化算法1.Mini-batch梯度下降2.理解mini-batch梯度下降3.指数加权平均数4.理解指数加权平均数5.指数加权平均的偏差修正6.动量Momentum梯度下降法7.RMSprop8.Adam

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

优化策略（终）

由于BN是从四张图片计算得到的，所以可以减少对大的mini-batch的依赖。评价：这个方法在U版YOLOv3中很早就出现了，在自己数据集上也用过，但是感觉效果并不是很稳定。笔者数据集只有一个类，所

Bruce_0712·2022-12-15 22:40

全连接神经网络学习MNIST实现手写数字识别

神经网络的学习步骤神经网络的学习分成下面4个步骤：步骤1（mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减小mini-batch的损失函数的值。

fakerth·2022-12-15 15:42

Ng深度学习课程-第二课第二周笔记摘要

Mini-batch梯度下降指数加权平均数指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）RMSpropAdam学习率衰减(Learningratedecay

bebr·2022-12-15 14:16

Adam优化算法(Adam optimization algorithm)

初始化2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出dw和db3.计算Momentum指数加权平均数4.用RMSprop进行更新5.计算Momentum和RMSprop的修正偏差6更新权重其中

说好今夜不点烟·2022-12-12 09:04

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法作业

Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:Optimizationalgorithms(优化算法)主要知识点:Mini-batch

ASR_THU·2022-12-11 14:25

PyTorch深度学习——加载数据集

加载数据集的过程：·Dataset类的介绍·DataLoader类的介绍完整代码及结果原理一、训练中的三个参数定义：Epoch：当所有的数据都被前向传播和反向传播一次以后，称为迭代了一次Batch-size：一个mini-batch

小T_·2022-12-11 02:58

Pytorch深度学习（五）：加载数据集以及mini-batch的使用

Pytorch深度学习（五）：加载数据集以及mini-batch的使用参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集一、预备知识Dataset是一个抽象函数

Yuriy_Xiong·2022-12-11 01:25

机器学习学习笔记——batchsize越大越好？

batchsize不是越大越好使用mini-batch好处：提高了运行效率，相比batch-GD的每个epoch只更新一次参数，使用mini-batch可以在一个epoch中多次更新参数，加速收敛。

phily123·2022-12-10 21:14

pytorch常用Loss函数

pytorch常用损失函数损失函数的基本用法：criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数得到的loss结果已经对mini-batch

何33512336·2022-12-08 21:10

python pytorch使用

数据量大，加载时慢保存格式代码保存模型参数保存格式代码训练中不得已结束（如：停电断网）时保存checkpoint断点续传,以便加载后继续训练保存格式代码pytorch自带数据集pytorch从数据集制作mini-batch

puspos·2022-12-08 19:44

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

mini-batch梯度下降法在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。

小媛在努力·2022-12-08 09:40

qq_409992227·2022-12-07 12:16

Structured Streaming Programming Guide(spark3.3.0)

参考官方文档：https://wiki.huawei.com/domains/1185/wiki/8/WIKI2021121601648概述StructuredStreamingqueries默认使用的是mini-batch

suuunnnyoy·2022-12-06 23:21

深度学习-吴恩达-笔记-6-优化算法

目录Mini-batch梯度下降理解mini-batch梯度下降法指数加权平均数理解指数加权平均数指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）RMSpropAdam

Leon.ENV·2022-12-06 07:57

深度学习卷积神经网络入门基础篇（神经网络与反向传播）

卷积神经网络学习笔记一神经网络模型1.1M-P神经网络模型M-P神经网络-激活函数1.2感知机1.3前馈神经网络1.4误差反向传播1.4.1神经网络前向传播1.4.2误差反向传播1.4.3梯度下降优化器1.4.3.1BGD,SGD,Mini-batch

懒续缘·2022-12-05 17:57

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第二周优化算法作业

改善深层神经网络-第二周测验吴恩达deeplearning.ai-改善深层神经网络-第2周测验【吴恩达深度学习测验】Course2-改善深层神经网络-第二周测验目录中文习题英文习题参考答案中文习题1.当输入第八个mini-batch

passer__jw767·2022-12-05 13:48

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

引言梯度下降：两个意思，根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪；让函数值下降（变小）。简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。其共有三种：BGD,batchgradientdescent:批量梯度下降SGD,stochasticgradientdescent:随机梯度下降mini-batchGD,mini-batchgradientde

Activewaste·2022-12-05 12:09

python实现随机梯度下降

mini-batch随机梯度下降是采样小批量数据来更新。pyth

Blossssssom·2022-12-04 20:24

动手学习深度学习（总结梳理）——1.线性回归篇

1.从0开始实现线性回归（不借助pytorch的框架)目录1.从0开始实现线性回归（不借助pytorch的框架)1.1数据集生成(带有噪声来拟合真实数据)1.2批量读取数据集——Mini-batch思想

TheFanXY·2022-12-04 14:28

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。

blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

层标准化详解（Layer Normalization）

BatchNormalization使用mini-batch的均值和标准差对深度神经网络的隐藏层输入进行标准化，可有效地提升训练速度。

十里清风·2022-12-02 13:45

pytorch之LayerNorm

LayerNorm相比BatchNorm有以下两个优点：LN针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免BN中受mini-batch数据分布影响的问题，可以用于小mini-batch场景、动态网络场景和

旺旺棒棒冰·2022-12-02 13:14

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差三、mini-batch

thunder1015·2022-12-02 12:26

深度学习中的最优化算法（一）

深度学习中的最优化算法（一）前置：mini-batch梯度下降法原理：若有100万个样本，则平均分为1000份，每一份包含1000个样本，称为batchX={x1,x2,...,x1000000}X=\

机器不想学习了·2022-12-02 07:38

『PyTorch』矩阵乘法总结

2.三维带batch的矩阵乘法torch.bmm()由于神经网络训练一般采用mini-batch，经

ツぃ☆ve芜情·2022-12-01 23:35

pytorch中Mini-batch批处理实现函数xx.unsqueeze(0)

在进行特征图可视化时，发现了一个函数运行之后输入图像的tensor的维度发生了变化，不能直接转化为numpy数据进行图像显示，这个函数是**.unsqueeze(0)**下面贴出该函数运行过后tensor维度的变化截图：运行前：tensor的维度是（3，224，224）含义是3通道大小为224*224的图像转化为了一个tensor向量，运行如下语句后：image_info=image_info.u

清梦枕星河~·2022-12-01 18:39

机器学习笔记8——大规模机器学习(Large scale machine learning)

产生由于梯度下降法（批量梯度下降法，每次都需要考虑所有的样本）在计算规模很大的数据时比较慢，所以产生了随机梯度下降法1.2定义首先随机打乱所有数，这是数据预处理的过程（本次迭代只需要计算一个样本）二、Mini-batch

余生最年轻·2022-12-01 07:57

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。

Just Jump·2022-11-30 21:31

神经网络和深度学习-加载数据集DataLoader

加载数据集DataLoaderDataloader的概念dataloader的主要目标是拿出Mini-Batch这一组数据来进行训练在处理多维特征输入这一文章中，使用diabetes这一数据集，在训练时我们使用的是所有的输入

Ricardo_PING_·2022-11-30 19:59

dropout层的理解

dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，按照一定的概率将其从网络中移除，注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-11-29 17:49

mini-batch 学习

1.mini-batch学习前面介绍的损失函数的例子中考虑的都是针对单个数据的损失函数。如果要求所有训练数据的损失函数的总和，以交叉熵误差为例，可以写成下面的式（4.3）。这里，假设数据有N个，tnk表示第n个数据的第k个元素的值（ynk是神经网络的输出，tnk}是监督数据）。式子虽然看起来有一些复杂，其实只是把求单个数据的损失函数的式（4.2）扩大到了N份数据，不过最后还要除以N进行正规化。通过

小嘿黑15斤·2022-11-29 08:03

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

文章目录1，epochs，batch，iterations1.1epochs1.2batch1.3iterations2前向传播和反向传播2.1前向传播Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1小批量梯度下降步骤3.2BatchsizeandTrainingSpeed4常用梯度下降法（BGD，SGD，M

算法黑哥·2022-11-29 08:26

【零基础】神经网络优化之mini-batch

一、前言回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法：1）L0、L1、L2：在向前传播、反向传播后面加个小尾巴2）dropout：训练时随机“删除”一部分神经元本篇要介绍的优化方法叫mini-batch，它主要解决的问题是

布兰姥爷·2022-11-29 08:56

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新，本文主要讨论Mini-Batch

yasNing·2022-11-29 08:51

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现mini-batch是在训练数据中随机选择小批量的数据，进行深度学习找到合适权重值。

AI 黎明·2022-11-29 08:48

Pytorch深度学习——用Mini-Batch训练数据（B站刘二大人P8学习笔记）

所以，接下来我们要学习的是采用Mini-Batch的方法来训练数据，这种方

学习CV的研一小白·2022-11-29 08:15

【神经网络入门】损失函数与mini-batch学习

损失函数交叉熵误差（crossentropyerror）如下式：E=−∑ktklog⁡ykE=-\sum_{k}^{}t_k\log_{}{y_k}E=−k∑tklogykyky_kyk是神经网络的输出，tkt_ktk是正确解标签，该式计算了正确解标签输出的自然对数，也就是说，交叉熵误差的值是由正确解标签所对应的输出结果决定的。用代码实现：defcross_entropy_error(y,t):d

沐兮Krystal·2022-11-29 08:45

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现

对mini-batch梯度下降算法的理解以及代码实现1.什么是mini-batch梯度下降2.mini-batch梯度下降算法的伪代码3.为什么要使用mini-batch梯度下降算法4.比较BGD,SGD

Donreen·2022-11-29 08:44

mini_batch学习

如果数据量大的话，费时费力太难受了吧从训练数据中获取小数据mini-batch对每个小数据进行批量学习首先读入mnist数据集importnumpyasnp#实现从训练数据中随机选择指定个数的数据的代码

王摇摆·2022-11-29 08:14

刷论文的感觉太棒了！（对比学习 / CLIP改进 / 视频理解）

-MoCo论文逐段精读李沐-对比学习论文综述阶段代表工作百花齐放（18-19中）InstDisc:memoryBank,每张图都是一个类别（个体判别）InvaSpread:end-to-end,在同一mini-batch

贪钱算法还我头发·2022-11-28 20:05

深度学习笔记（二十九）卷积神经网络之卷积运算和边缘检测

第二课中系统学习了深层神经网络的改善策略（超参数调试、正则化、网络优化），第一次开始接触偏差/方差分析方法，多种正则化方法减小方差，Mini-batch，多种优化器，BatchNorm，Softmax回归

Mr.zwX·2022-11-27 09:21

PyTorch深度学习5-使用pytorch实现线性回归

知识点的梳理：数据集的选取：在pytorch中使用mini-batch，则数据集需要是矩阵的形式每行一个数据，这样该列表就表示为一个1×3的矩阵，且数据类型是tensor类型，适用于后面的反向传播。

37.6�·2022-11-27 07:10

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