momentum

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（七）

主要内容：1、Mini-batch梯度下降法;2、指数加权平均;3、momentum、RMSProp、Adam优化算法;4、学习率衰减.1、M
zchang81·2023-01-09 00:49

数据分析-深度学习 Day2

目录：第一节机器学习&深度学习介绍第二节机器学习攻略一、机器学习的框架二、模型训练攻略三、针对OptimizationIssue的优化，类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最优点和鞍点(二)批处理和momentum
小浩码出未来！·2023-01-08 09:10

数据分析-深度学习 Day1

目录：第一节机器学习&深度学习介绍第二节机器学习攻略一、机器学习的框架二、模型训练攻略三、针对OptimizationIssue的优化，类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最优点和鞍点(二)批处理和momentum
小浩码出未来！·2023-01-07 18:01

带动量的随机梯度下降法_梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法

梯度下降法原理梯度下降背后的原理(泰勒展开推导)BGD、SGD的工程选择上的tricks(eg.batch_size的设置)SGD相关改进优化算法(Momentum、Adam...)一、梯度下降法原理梯度
徐聪瓜要努力·2023-01-07 08:42

PyTorch搭建VGGNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了90%）

Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum
DeeGLMath·2023-01-06 12:18

李宏毅8月深度学习类神经网络训练不起来怎么办Task05打卡

二、Batch和Momentum2.1Batch2.2Momentum三、Adaptivelearningrate四、Classification4.1分类简单介绍4.2分类的损失函数五、批次标准化（BatchNormalization
wkywcd·2023-01-06 09:28

5.类神经网络训练不起来怎么办（二）：Batch、Momentum

类神经网络训练不起来怎么办（二）Batch每个Batch更新一次参数，所有Batch遍历一次叫做EpochSmallBatchv.s.LargeBatchBatchsize=N所有资料看过一遍更新参数Batchsize=1每一个资料更新一次参数大的Batchsize不一定比小的更新参数的时间长Parallelcomputing：Gpu的并行运算（有极限）小的Batchsize需要更长的遍历一次ep
Shannnon_sun·2023-01-06 09:57

《基础知识》梯度更新和防止过拟合

partialderivate）梯度极小值影响优化器表现的因素局部最小值（localminima）鞍点（saddlepoint）初始值（initializationstatus）学习率（learningrate）动量（momentum
365JHWZGo·2023-01-03 09:52

优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

11.6Momentum在Section11.4中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。
我有一碗酒可以慰风尘·2023-01-03 08:44

7.4_momentum

7.4动量法在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。7.4.1梯度下降的问题让我们考虑一个输入和输出分别为二维向
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:46

Tensorflow学习之tf.keras(一) tf.keras.layers.BatchNormalization

标准化输入/激活函数tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1,momentum=0.99,epsilon=0.001,center=True,scale=True
早起学习晚上搬砖·2023-01-01 15:53

深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)

原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。1.梯度下降1.1一维梯度下降我们先以简单
ywm_up·2023-01-01 11:12

torch踩坑

name'nn'isnotdefined解决方法：加入此语句,定义nnimporttorch.nnasnn初始化优化器时：#初始化优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum
华天雪 L.W·2022-12-31 15:48

优化器：SGD with Momentum

（1）指数加权平均：一种近似求平均的方法，公式如下：代表局部的平均值。代表第t个数据的值。是可调节超参。可近似为前个数据的的平均值。举例说明，设，则近似代表近10个数据的平均值：指数递减的加权的移动平均，越近期的数据加权越大。对原始数据做了平滑，降低了原始数据的震荡程度，怎么看是前多少个数据的平均值呢，n通过得到。（2）SGDwithMomentum采用上述指数加权平均的思路，在SGD中增加动量的
wekings·2022-12-31 04:24

梯度下降算法_深度学习——梯度下降可视化(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)

AVisualExplanationofGradientDescentMethods(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)byLiliJianghttps://towardsdatascience.com
weixin_39895283·2022-12-30 19:58

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning----论文阅读2020 CVPR KaiMing

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning----论文阅读2020CVPRKaiMing参考博客前文1.Introduction2.RelatedWorkpretexttaskandlossfunctionslossfunctions------ContrastivelossespretexttaskContrastive
落了一地秋·2022-12-30 10:48

【论文笔记】【CVPR2020】 (MoCo) Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

KaimingHe,HaoqiFan,YuxinWu,SainingXie,RossGirshickCVPR2020BestPaperCode:https://github.com/facebookresearch/moco0ContrastLearning0.1PretextTask正样本之间拉近，负样本推远对比学习的优势在于非常灵活，只要能用合适的方法找到正样本和负样本就可以InstanceD
Merengue_l·2022-12-30 10:18

【对比学习】Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

本篇论文是一篇采用对比学习的无监督视觉表征学习。对比学习是将数据中的某一个数据及其增广数据作为正样本，剩余数据作为负样本，通过缩小正样本之间的距离，扩大正负样本之间的距离来学习数据特征，为下游任务提供了良好的特征。正负样本的选择方法叫做pretexttask，为自监督学习提供监督信号，进行自监督训练。文中的pretexttask是采用的instancediscriminationtask，是把数据
S L N·2022-12-30 10:47

MoCo: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

目录IntroductionMethodContrastiveLearningasDictionaryLook-upMomentumContrastPretextTaskPseudocodeofMoCoExperimentsLinearClassificationProtocolTransferringFeaturesReferencesIntroductionContrastivelearnin
连理o·2022-12-30 10:46

对比学习论文——[MoCo,CVPR2020]Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

目录对比学习简述MoCo的创新动机lossfunction：InfoNCEMoCo的流程伪代码实验和结论对比学习简述假设由三张图片，其中两张是人，一张是狗。将三张图片都通过同一个神经网络，得到特征空间中的三个特征f1f_1f1，f2f_2f2，f3f_3f3，假设前两个是人对应的特征，后一个是狗对应的特征。对比学习要做的就是让f1f_1f1和f2f_2f2在特征空间中尽可能接近，并且两者都要和f3
umbrellalalalala·2022-12-30 10:44

论文阅读——MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

不放翻译了，大家喜欢的可以搜索题目去谷歌学术下载~样本数量对于对比学习很重要，提出一种动量对比的方法来提高每个mini-batch中负样本的数量。左边的是查询的样本，右侧的是一个字典，存储的是一组数据样本，分别通过不同的编码器网络提取特征，通过最小化特征之间的对比损失函数进行编码网络的更新。x_q代表某一图片p_q的图像增强操作（包括旋转、平移、裁剪等）后的一个矩阵;x_k代表多张图片p_k（p_
coding小白·2022-12-30 10:13

论文阅读“Momentum contrast for unsupervised visual representation learning”（CVPR2020）

论文标题Momentumcontrastforunsupervisedvisualrepresentationlearning论文作者、链接作者：He,KaimingandFan,HaoqiandWu,YuxinandXie,SainingandGirshick,Ross链接：CVPR2020OpenAccessRepository代码：https://github.com/facebookres
不吃香菜的zbw·2022-12-30 10:12

Momentum contrast for unsupervised visual representation learning（MoCo)简单讲解

instancediscrimination）：从一张图片中经过（裁剪，数据增广等变化）得到两张处理过的图像，这两张图像是同一类的，数据集中的其他图片都不是同一类的（即imagenet中就有一百多万种类别）momentum
暄染落墨·2022-12-30 10:12

MoCo翻译 Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 翻译

点击下载论文无监督视觉表征学习中的动量对比摘要我们提出了用于无监督视觉表征学习的动量对比度（MoCo)。从对比学习（29）作为字典查找的角度来看，我们构建了一个带有队列和移动平均编码器的动态字典。这使我们能够动态地构建一个大而一致的字典，从而促进对比无监督学习。MoCo在通用的线性协议下表现出了具有竞争力的ImageNet分类结果。更重要的是，MoCo学习到的表征能很好的转移到下游任务中去。在PA
jjw_zyfx·2022-12-30 10:37

重读经典：《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》

MoCo论文逐段精读【论文精读】这次论文精读李沐博士继续邀请了亚马逊计算机视觉专家朱毅博士来精读MomentumContrast（MoCo)，强烈推荐大家去看本次的论文精读视频。朱毅博士和上次一样讲解地非常详细，几乎是逐词逐句地讲解，在讲解时把MoCo相关领域的研究也都介绍了，听完之后收获满满。MoCo获得了CVPR2020最佳论文提名，是视觉领域使用对比学习的一个里程碑工作。对比学习目前也是机器
自动驾驶小学生·2022-12-30 10:06

深度学习(自监督:MoCo)——Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

文章目录前言自监督简述MoCo简述如何产生正例如何产生负例如何更新momentumencoder算法伪代码思考为什么要存在负例MoCo的负例通过queue提供有什么好处为什么需要momentumencoder前言本篇文章是何凯明老师在CVPR2020上的文章文章地址：链接代码地址：链接本文前半部分将对自监督任务做一个简短介绍，包括自监督任务中常见的损失函数——InfoNCE、自监督的用途、自监督的
菜到怀疑人生·2022-12-30 10:06

MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 论文笔记

MoCo：MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning论文笔记 1ABSTRACT理论贡献：提出用于无监督视觉表示学习的动量对比度（MoCo），从作为字典查找的对比学习的角度来看，构建了带有队列和移动平均编码器的动态字典，可以动态地构建大型且一致的词典，促进对比性无监督学习。实验证明：MoCo在ImageNet分类的线性分类
New WR·2022-12-30 10:33

论文阅读《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning（MoCo）》

Background＆Motivation在NLP领域，无监督的学习方法已经取得了很大的成功，而在CV领域监督学习预训练的方法依然占主导地位。文中分析是因为语言任务是离散的信号空间（words，sub-wordunits），而视觉任务中原始信号是连续、高维的并且不像words那样是为人类交流构造的。这是一篇用无监督的方法实现对比学习（contrastivelearning）的文章，此前的方法使用的
不说话装高手H·2022-12-30 10:32

MoCo论文：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

目录一.引言二.背景介绍：对比学习三.标题和作者四.动量方式：五.摘要六.相关工作七.结论八.MoCo方法九.MoCo伪代码十.文章贡献10.1第一个贡献：如何把一个字典看成队列10.2文章的第二个贡献：如何使用动量的思想去更新编码器十一.两种架构11.1第一种就是比较直接的端到端学习的方式11.2memorybank（更关注字典的大小，而牺牲一些一致性）11.3MoCo:解决字典大小和特征一致性
cv_lhp·2022-12-30 10:28

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-优化器

TORCH.OPTIMtorch.optim—PyTorch1.11.0documentation（1）如何用优化器举例如下：a.构造优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum
润叶~·2022-12-30 08:46

eval模式和train模式

BatchNormalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（momentum
失之毫厘，差之千里·2022-12-29 21:21

MoCO ——Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Title:MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning作者：KaimingHeHaoqiFanYuxinWuSainingXieRossGirshick发表单位：FacebookAIResearch(FAIR)关键词：clip、多模态论文：https://arxiv.org/pdf/1911.05722代码：https:/
其实也很简单·2022-12-29 00:09

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MOCO一、对比学习简单来描述一下对比学习：机器通过学习特征知道上面图一和图二是相似的，而图三和他们俩是不相似的。机器不需要知道具体的label是什么，经过网络之后得到图片对应的特征，我们希望通过对比学习能够把相似图片的特征拉近，不相似的远离。（像聚类一样）如何得到相似的图片、不相似的图片？通过设置代理任务—pretexttaskpretexttask利用pretexttask来定义图片是否相似的
Linaaa~·2022-12-29 00:08

面试时如何完整精确的回答动量下降法(Momentum)和Adam下降法的原理

在人工智能算法中，最终的目标都是找到一个最优的模型，而如何找到这个最优模型的参数一般有两种方法：第一就是等式求解，这个只对一部分简单的模型有效果，当模型的复杂度上升和参数变多时，求解将会变的极其困难，甚至不存在等式解。所以那么这里也就有第二种方法：梯度求解，这是一种利用梯度来一步步接近最优解。其中最有名和最普遍的有批量梯度下降法(BGD),随机梯度下降法(SGD),小批量梯度下降法。上面三种梯度下
tang_1994·2022-12-28 09:05

【神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】

1训练数据（training_data)、验证数据(validation_data)、测试数据(testing_data)的区分：训练数据：模型参数（权重和偏置）的学习，建立模型验证数据：模型超参数性能的评估（超参数：模型算法本身设置的参数如学习率、epoch、batch_size、初始权值、卷积核个数和大小等等）测试数据：评估模型的泛化性能2常见的几种参数更新方法：SGD（随机梯度下降法）、Mo
菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

optimizer.step()和scheduler.step()的区别

通常我们有optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9
blue_sky_wait_me·2022-12-27 10:30

optimizer和scheduler

optimizer=optim.SGD(pg,lr=args.lr,momentum=0.9,weight_decay=5E-5)lf=lambdax:((1+math.cos(x*math.pi/args.epochs
环己熙·2022-12-27 10:30

optimization问题的解决

criticalpoint基本介绍临界点两种情况的区分g和H的举例介绍根据H区分SaddlePoint和localminima批次Batchbatch大小的比较时间的开销训练集和测试集的效果训练集效果测试集效果动量Momentum
尘心平·2022-12-27 08:53

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式
开始King·2022-12-27 06:18

Align before Fuse:Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation

AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillation解决问题视觉和语言预训练(VLP)旨在从大规模图像-文本对中学习多模态表示，可以改善下游视觉和语言(V+L)任务。现有的VLP普遍存在几个关键的局限性：（1）图像特征和单词标记嵌入驻留在自己的空间中，这使得多模态编码器学习建模它们的交互具有挑
但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:17

keras：model.compile优化器

1、SGDkeras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov
有石为玉·2022-12-25 08:52

随机优化算法Adam : RMSProp + Momentum

Adam（Adaptivemomentum）是一种自适应动量的随机优化方法（Amethodforstochasticoptimization），经常作为深度学习中的优化器算法。针对的问题：高维参数空间的随机目标的优化问题。在这种情况下，高阶优化方法是不合适的（太复杂）。因此使用梯度优化更有效，同时也需要考虑噪声。之前提出的一些典型的优化方法：如随机梯度下降（SGD），dropout正则化。基于已有
积_木·2022-12-24 17:48

YOLOv5内置--hyp超参配置文件对比

lr0:0.01#初始学习率(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#最终的OneCycleLR学习率(lr0*lrf)momentum:0.937#SGD动量/Adambeta1
安丘彭于晏·2022-12-23 15:16

深度学习网络典型架构

tanhAlexnet约60Mparameters相比于lenet-5,alexnet层数变多，引入了数据增强（随机裁剪，水平翻转；PCA变换去噪），LRN，dropout,重叠池化（引入更多特征），使用了Relu激活，momentum
twilight_cc·2022-12-23 10:20

schedule_1x.py 代码注释

代码注释schedule_1x.py代码注释schedule_1x.py代码注释#optimizer#指定训练参数optimizer=dict(type='SGD',#用的SGDlr=0.02,#学习率momentum
壹万1w·2022-12-22 23:35

动量梯度下降法(gradient descent with momentum)

简介动量梯度下降法是对梯度下降法的改良版本，通常来说优化效果好于梯度下降法。对梯度下降法不熟悉的可以参考梯度下降法，理解梯度下降法是理解动量梯度下降法的前提，除此之外要搞懂动量梯度下降法需要知道原始方法在实际应用中的不足之处，动量梯度下降法怎样改善了原来方法的不足以及其具体的实现算法。依次从以下几个方面进行说明：小批量梯度下降法(mini-batchgradientdescent)指数加权平均(e
Monky丶D·2022-12-22 21:46

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

今日学习内容来自B站沐神对MOCO这篇论文的逐句讲解，简要做一下记录。主要是自己的一些理解，可能会存在理解不正确的地方。主要思想感觉大概理解，但是很多细节部分还不太懂，所以明天继续阅读一下源码，解决一下疑惑问题。本文方法简:MOCO再附上对比学习的一个总结：对比学习串烧总结有代码，且官方发布的代码形式十分简洁明了，推荐。（正在学习中）1、引入：无监督学习的好处就在于不需要大量标注的data。对比学
每天都想要出去玩鸭~·2022-12-22 13:05

无监督对比学习论文Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning阅读

目录MoCo论文:《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning》基础概念了解1、无监督、有监督与自监督学习2、对比学习3、pretexttaskAbstractIntroductionMethod1、ContrastiveLearning2、MomentumContrast2.1Dictionaryasaqueue2.2M
独上归州·2022-12-21 10:03

论文解读1——Adam: A Method For Stochastic Optimization

目录1、优化算法到底是个啥2、几种经典的优化算法2.1梯度下降（GD）2.1.1批量梯度下降（BGD）2.1.2随机梯度下降（SGD）2.1.3小批量梯度下降（SBGD）2.2动量（momentum）2.3Nesterov
对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:07

【调参15】如何配置神经网络的学习率

文章目录1.什么是学习率2.学习率的影响3.如何设置学习率4.为学习过程添加动量（Momentum）5.使用学习率时间表（LRSchedule）6.自适应学习率（AdaptiveLR）神经网络的权重无法使用分析方法来计算
datamonday·2022-12-20 11:07
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他