@slavaheadDEEP学习在人工智能领域迈出了一大步。目前，神经网络在非表格数据（图像、视频、音频等）上的表现优于其他类型的算法。深度学习模型通常具有很强的复杂性，并提出数百万甚至数十亿个可训练的参数。这就是为什么在现代使用加速技术来减少训练时间至关重要的原因。在训练过程中...

优化的对象：优化参数优化的方法：优化算法pytorch中torch.optim包中给出了许多优化算法的实现，我们只需调用相应的API就能完成模型优化。我们现在人工智能学习优化往往是基于梯度来进行模型优化的，不断的调整参数获取最优解，每次调整的幅度称之为步长或学习率。在pytorch中还提供了许多学习...

导数：函数在指定坐标轴上的变化率；方向导数：指定方向上的变化率；梯度：一个向量，方向为方向导数，取得最大值的方向；?梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。?参考知乎优化器的讲解，图片也是来自这里！?图1.梯度下降法?二、优化器基本属性defaults：优...

在Keras中，Adam优化器是一种常用的优化算法。它具有自适应学习率的特性，可以有效地在训练过程中调整学习率来提高模型性能。Adam优化器有几个可调参数可以设置，包括学习率（lr）、β1和β2。下面是一些常见的设置：1.学习率（lr）：学习率决定了参数更新的步长...

在处理一个非凸优化问题时，我们可以通过将其变成凸优化，然后不断迭代，最终得到stationarypoint。如今机器学习不断发展，一些论文采用了Deeplearning、Deepreinforcementlearning等等方式进行求解优化问...