文章目录前言一、什么叫优化器二、优化器的种类介绍1、SGD（StochasticGradientDescent）**思想****数学表达****实际使用**2、Adam**思想****数学表达****实际使用**3、RMSprop（RootMeanSquarePropagation）**思想****数学表达****实际使用**总结前言一、什么叫优化器用于优化模型的参数。在选择优化器时，需要考虑模型的结构、模型的数据量、模型的目标函数等因素。优化器是一种算法，用于训练模型并使模型的损失最小化。它通过不断更新模型的参数来实现这一目的。优化器通常用于深度学习模型，因为这些模型通常具有大量可训练参数，
1研究任务一介绍1.1 研究任务给定训练集和测试集Cifar10，数据集共分为10类，采用LeNet和AlexNet两种CNN机器学习算法进行图像分类，以准确率为评测指标，进行分类算法性能评估与结果分析。数据集官方网址：CIFAR-10andCIFAR-100datasets代码见网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1SP5N0RGTLqlTBpGsaOHvuw?pwd=omsj 提取码：omsj1.2 研究内容的具体描述数据集介绍Cifar10数据集，是一个很经典的图像分类数据集，由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用
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一、Pytorch1.1简介Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。至于为什么
一、Pytorch1.1简介Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。至于为什么
说明：1、电脑显卡： AMD显卡: 2、电脑系统：Windows11 3、Python版本：3.9一、安装anaconda登录anaconda的官网下载Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatformAnacondaisthebirthplaceofPythondatascience.Weareamovementofdatascientists,data-drivenenterprises,andopensourcecommunities.https://www.anaconda.com/注意：上图下载anacon
说明：1、电脑显卡： AMD显卡: 2、电脑系统：Windows11 3、Python版本：3.9一、安装anaconda登录anaconda的官网下载Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatformAnacondaisthebirthplaceofPythondatascience.Weareamovementofdatascientists,data-drivenenterprises,andopensourcecommunities.https://www.anaconda.com/注意：上图下载anacon
目录写在前面一、优化器介绍1.SGD+Momentum2.Adagrad3.Adadelta4.RMSprop5.Adam6.Adamax7.AdaW8.L-BFGS二、优化器对比优化器系列文章列表Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、AdagradPytorch优化器全总结（二）Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdamPytorch优化器全总结（三）牛顿法、BFGS、L-BFGS含代码Pytorch优化器全总结（四）常用优化器性能对比含代码写在前面 常用的优化器我已经用三篇文章介绍完了，现在我将对比一
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MAE实现及预训练可视化（CIFAR-Pytorch）文章目录MAE实现及预训练可视化（CIFAR-Pytorch）灵感来源自监督学习自监督的发展MAE(MaskedAutoencoders)方法介绍MAE流程图搭建MAE模型MAE组网MAE预训练（pretrain)EncoderDecoder总结测试MAEMAE微调（finetune）MAE预训练MAE微调Result结果总结感谢和体会灵感来源监督学习是训练机器学习模型的传统方法，它在训练时每一个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有一种训练机器学习模型的方法不需要收集标签，会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学
