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文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】

1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降：在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降：在每次迭代中，只随机采样一个样本来计算梯度，一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降：在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量来计算梯度，一个epoch周期内会进行（样本...

【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PyTorch实战：图像分类任务的实现与优化

在深度学习的众多应用中，图像分类任务无疑是其中最为基础且关键的任务之一。通过使用PyTorch这样的强大工具，我们可以轻松地构建和训练图像分类模型。本文将详细介绍如何使用PyTorch来实现一个图像分类任务，并探讨一些优化策略，以提高模型的性能。 一、数据集准备 首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。在图像分类任务中&...

文章 2023-03-20 来自：开发者社区

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

01、局部极小值，鞍点和非凸优化基于梯度的一阶和二阶优化都在梯度为零的点停止迭代，梯度为零的点并非表示我们真的找到了最佳的参数，更可能是局部极小值或者鞍点，在统计学习的大部分问题中，我们似乎并不关心局部极小值和全局最小值的问题，这是因为统计学习的损失函数经过设计是一个方便优化的凸函数，会保证优化问题是一个凸优化问题。在凸优化问题中，比如最小二乘和线性约束条件下的二次规划，参数空间的局部最小值必定....

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

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