1.弹窗对话html <! 摇一摇开始 <! <a href="http://8g.65650000.com/zt/bdf_zcanan/?t=right_piaochuang_dianji_yaoyiyao" class="wx_icon2 trackZx" id="wx_icon2" title ...
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2018-07-07 15:48:21
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现有分布式模型训练的模式 分布式SGD 并行SGD： 大规模训练中，一次的最长时间取决于最慢的机器 异步SGD： 不同步的数据，有可能导致权重更新向着未知方向 并行多模型 ：多个集群训练不同的模型，再组合最终模型，但是会消耗inference运行时 蒸馏：流程复杂 student训练数据集的选择 u ...
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2018-07-06 01:41:52
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转自：https://blog.csdn.net/daydayup_668819/article/details/80006229 一、单机单卡 单机单卡是最普通的情况，当然也是最简单的，示例代码如下： 二、单机多卡 单机多卡，只要用device直接指定设备，就可以进行训练，SGD采用各个卡的平均值 ...
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2018-07-01 14:49:44
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多线程三分钟就可以入个门了！ 原创： Javay Java3y 4月17日 前言 之前花了一个星期回顾了Java集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 Map集合、散列表、红黑树介绍 HashMap就是这么简单【源码剖析】 LinkedHashMap就这么简单【源码剖析 ...
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2018-06-22 16:37:25
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法 ...
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2018-06-11 12:00:09
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线性模型的fit其实一个进行学习的过程，根据数据和标签进行学习；predict则是基于fit之后形成的模型，来决定指定的数据对应于标签（y_train_5)的值。 下面的是手写字母判断是否为“5” sgd_clf = SGDClassifier(random_state=42) sgd_clf.fi ...
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2018-06-03 21:28:28
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转自: https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/74927398 深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练 ...
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2018-05-23 13:45:03
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梯度下降优化基本公式：${\theta\leftarrow\theta \eta\cdot\nabla_\theta{J(\theta)}}$ 三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。 Batch Gradient Descent 批/全量梯度下降每 ...
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2018-05-09 15:09:50
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一、介绍 AlexNet中使用了ReLU代替sigmoid激活函数，发现使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多 二、作用 1.sigmoid与tanh有饱和区，ReLU在x>0时导数一直是1，有助于缓解梯度消失，从而加快训练速度 2.无论是正向传播还是反向传播， ...
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2018-05-05 13:19:37
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SGD:现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent 最小批量梯度下降 缺点：（正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法） 选择合适的learning rate比较困难 - 对所有的参数更新使用同样的learning rate。对于稀疏数据或者特征，有时我们 ...
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2018-04-23 11:08:00
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