resnet101使用4个由残差块组成的模块，对应上述网络的Bottleneck，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍，并将高和宽减半。
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01 前言 梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单：沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值（也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值）。 但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。 在上篇文章《梯度下降法快速教程 | 第一章：Python简易实现以及对学习率的探讨》中我们简单分析了学习率大小对搜索过程的影响，发现： 学习率较小时，收敛到极值
momentum（动量）的概念源自于物理学，可理解为惯性，那么它是如何帮助我们寻找最优解的呢？
～’’(- _ -)’’～pdf导入到markdown实在是太麻烦了，就放几个截图意思意思啦。resnet_18_structure.pdf文件已经传到资源上啦，但是竟然需要5积分/C币!!!小白还不知道怎么修改成免费的，所以也就凑合着看看吧^ _ ^
本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。
何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。
Code: https://github.com/zengarden/momentum2-teacher
原文：How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras 作者：Jason Brownlee 翻译：刘崇鑫 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于，神经网络是公认的难以配置，而又有很多参数需要设置。最重要的是，个别模型的训练非常缓慢。 在这篇文章中，你会了解到如何使用scikit-learn python机器学习库中的网格搜索功能调整K
github地址：https://github.com/iduta/iresnet
测试在挪威、用的是英国车（印度笑而不语），美国公司的技术，但背后，站着一个中国巨头。
猿辅导在EMNLP2021上的一篇论文Aligning Cross-lingual Sentence Representations with Dual Momentum Contrast提出基于双Momentum网络的对比学习方法。对比学习最近非常火，尤其是以SimCES为首所提出的利用Dropout作为正样本的无监督学习方法。猿辅导的这篇论文和SimCES却不一样，它主要是从网络整体架构入手，基于Momentum网络提出了一种有监督的跨语言句子相似度计算方法
本文总结了SGD、MomentumNesterov、Momentum、AdaGrad...等十种优化算法，每一种算法的讲解都附有详细的公式过程以及代码实现。
虽然有凑数的嫌疑，不过还是把SGD也顺带说一下，就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下：
大年初一我居然在更博客。今年过年由于病毒横行，没有串门没有聚餐，整个人闲的没事干。。。医生真是不容易，忙得团团转还有生命危险，新希望他们平安。
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
来源：深度学习爱好者 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/81020717 本文约3700字，建议阅读10分钟 本文为你总结十个优化算法的公式，并附上了简单的Python实现。 无论是什么优化算法，最后都可以用一个简单的公式抽象： 是参数，而 是参数的增量，而各种优化算法的主要区别在于对 的计算不同，本文总结了下面十个优化算法的公式，以及简单的Python实现： SGD Momentum Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp Ada
上一期，我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题，以及怎么尽可能的减少训练时间。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141235.html原文链接：https://javaforall.cn
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最近发现一些恶意软件活动影响了许多运行Linux的设备，该平台今年刚刚解决了许多问题。对检索到的恶意软件样本的进一步分析显示，这些操作与一个名为Momentum的僵尸网络（根据在其通信通道中找到的图像命名）有关。此外发现了僵尸网络目前用于攻击其他设备和执行DDoS攻击的工具以及技术细节。
一个好的优化器，应该能够容易的逃离saddle(鞍点)，在遇到flat minima时留下；反之，一个坏的优化器，难以逃离saddle,却不乐于呆在flat minima（注意不是逃离flat minima,因为如果一个空间可以被称为flat minima,该空间则至少是次优解，甚至是最优解，从理论的角度讲，没有必要“逃离”）
一个 web socket 链接，为了保持活跃，需要定时向服务器发送心跳信令。该机制通常由 setInterval 实现。
本文主要搭建了ResNet18网络架构，每个block中包含两个Basicblock，每个Basicblock中包含两层，除去输入层和输出层外，一共有16层网络。而且每一个Basciblock之后进行一次跳跃连接。在此基础上，利用CIFAR10上的数据集大小举例，说明了ResNet网络中每层输出的大小变化。
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。
网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态。不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全局最优的状态。
首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。
torch.optim is a package implementing various optimization algorithms. Most commonly used methods are already supported, and the interface is general enough, so that more sophisticated ones can be also easily integrated in the future.
我们接下来通过几篇文章来看看分布式优化器。本系列分为三篇文章，分别是基石篇，DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器，PyTorch 分布式优化器，按照深度递进。
深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。
BatchNorm 最早在全连接网络中被提出，对每个神经元的输入做归一化。扩展到 CNN 中，就是对每个卷积核的输入做归一化，或者说在 channel 之外的所有维度做归一化。 BN 带来的好处有很多，这里简单列举几个：
首先回顾一下DenseNet的结构，DenseNet的每一层都都与前面层相连，实现了特征重用。
链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4
上节课讲了Regularization的原理和使用，它作为一个有效的减少over-fitting的手段使用十分广泛，本节课补充介绍一些小技巧（动量）。
量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
在传统的梯度下降优化算法中，如果碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢 ，遇到鞍点（是指在某些方向上梯度为零而在其他方向上梯度非零的点。），梯度为 0，参数无法优化，碰到局部最小值。实践中使用的小批量梯度下降法（mini-batch SGD）因其梯度估计的噪声性质，有时能够使模型脱离这些点。
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。
很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。
模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间的差距，差距越大代表越不相似
越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来.
发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去，我说怎么计算出来的step不对劲。
来源：雷锋网、AI研习社本文约3100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。 在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。 **病态曲率** 如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色实际上代表了在特定点上的损失函数的值，红色代表
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。
在量化交易中，如何获取适当的数据用于开发和测试交易策略，往往是投资者面临的难题。随着技术的发展，获取大数据的成本不断降低，但历史价格等传统数据已完全无法满足投资者需求，可挖掘Alpha已基本消失。因此尝试从另类数据（Alternative Data）中提取交易信号逐步成为业界主流趋势。在海外市场，量化投资领域对另类数据的应用在过去两三年内已实现阶段性发展，另类数据如资讯情绪（Sentiment），产业链及供应链数据等已被广泛纳入量化策略。
在另一篇文章中，我们讨论了随机梯度下降的具体细节，以及如何解决诸如卡在局部极小值或鞍点上的问题。在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
RMSProp（Root Mean Square Propagation）算法是由Geoffrey Hinton在2012年提出的，是对传统的梯度下降算法的改进。它是一种常用的优化算法，用于在深度学习中更新神经网络的参数。
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