Sgd
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如何理解随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）？
WEB随机梯度下降虽然提高了计算效率，降低了计算开销，但是由于每次迭代只随机选择一个样本， 因此随机性比较大，所以下降过程中非常曲折 (图片来自《动手学深度学习》)，. 所以，样本的随机性会带来很多噪声，我们可以选取一定数目的样本组成一个小批量
Zhihu.comSGD有多种改进的形式(RMSprop,Adadelta等),为什么大多数论文 …
WEBDec 20, 2020 · SGD和Adam的收敛性证明也都是要求learning rate最后会降到足够低的。 但自适应优化器的学习率不会在训练中自动降到很低。 实际上你随便用CIFAR或者ImageNet跑一跑常见的模型就知道：训练的最后阶段，如果不主动把learning rate降下去，loss根本就不会自己收敛到一个比较小的值。
Zhihu.com为什么随机梯度下降方法能够收敛？ - 知乎
WEB- m 等于 1时 （就是用了其中的一个样本）， 就是所谓的sgd - M 大于1， 小于 N时， 就是 mini-batch GD. 所以从expected loss的角度看， 其实batch GD, mini-batch GD, SGD都可以看成SGD的范畴， 只不过区别在于每次取多少的样本了。
Zhihu.comSGD和Adam优化器的区别是什么？ - 知乎
WEBSGD和Adam优化器的区别是什么？. 看了很多文章是介绍这种具体原理的，也有文章中提到很多paper坚持通过调参使用SGD，Adam被认为是“傻瓜优化器”，但是从SGD的缺点来看，在鞍点或…. 我们这里默认了读者是有基本的数学和深度学习基础，主要记录一些重要的
Zhihu.com为什么NLP模型通常使用AdamW作为优化器，而不是SGD？
WEBAug 12, 2023 · Adam 系列较 sgd 更快，主要来源于它的自适应学习率的计算：. 自适应学习率： Adam 优化器利用梯度的第一矩和第二矩估计值，单独调整每个权重的学习率。. 这种自适应学习率方法能带来更高效的更新和更快的收敛。. 高效梯度下降： 与需要对所有参数 …
Zhihu.comCNN怎么调参数？ - 知乎
WEBFun story: researchers believed, for many years, that sgd cannot train deep neural networks from random initializations. Every time they would try it, it wouldn’t work. Embarrassingly, they did not succeed because they used the “small random weights” for the initialization, which works great for shallow nets but simply doesn’t work for deep nets at all.
Zhihu.com机器学习小白来提问：关于联邦学习FedAVG和FedSGD的问题？
WEBFedSGD：每次采用client的所有数据集进行训练，本地训练次数为1，然后进行aggregation。. C：the fraction of clients that perform computation on each round. 每次参与联邦聚合的clients数量占client总数的比例。. C=1 代表所有成员参与聚合. B：the local minibatch size used for the client updates
Zhihu.com怎么理解Pytorch中对Nesterov的实现？ - 知乎
WEB如果看pytorch的sgd公式，你会发现它并没有 (1-momentum) 这一项来衰减当前的梯度，而是用了 dampening 充当该角色（默认为0）。 这样做可以将让 v_t 和 grad(\theta) 的权重完全独立开，且和可以不等于1，相当于更加灵活了。
Zhihu.com什么是ill-conditioning 对SGD有什么影响？ - 知乎
WEBMar 12, 2017 · 一般来说，ill-conditioned是指问题的条件数（condition number）非常大，从而比较难以优化，或者说需要更多迭代次数来达到同样精度。. 直观上来讲，条件数是：函数梯度最大变化速度 / 梯度最小变化速度（对于二阶可导函数，条件数的严格定义是：Hessian矩阵最大
Zhihu.comsgd 收敛性如何分析？ - 知乎
WEB如果 sgd 迭代的过程中，在验证集上的性能不断提高，则说明 sgd 正在收敛。 这些是分析 sgd 收敛性的常用方法。 通常情况下，如果 sgd 迭代的过程中，损失函数、参数、学习率以及验证集性能均在不断改善，则说明 sgd 正在收敛。
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