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然后，我跟踪训练我的网络来解决2或3的小批大小的异或问题，因为这两种方法的准确性都比我做1(基本上就是SGD)所得到的更差。这是我的代码(Java)
public void SGD(double[][] inputs,double[][] expected_outputs,int mini_batch_size,int epochs
浏览 0修改于2019-03-06得票数 1
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因此，我正在计算我的CNN的训练精度的批量训练数据，它几乎总是100%的准确性。但我从某个地方发现，为了获得训练的准确性，它是根据整个训练数据来测试的，而不是你在训练中使用的特定批次。📷
我怀疑这是由于使用小批量。
浏览 0修改于2017-06-10得票数 2
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我知道SGD以前曾被问过这样的问题，但我想对我的代码有如下的意见：import matplotlib.pyplot as plt
# Generating data
浏览 1修改于2018-09-03得票数 0
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我正在从事一个玩具项目，以比较SGD和SGD+momentum优化器在MNIST数据上的性能。为此，我创建了两个单元格块，一个用于SGD：optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001+momentum创建了另一个单元：
for epo
浏览 9提问于2022-01-12得票数 0
我试图用固件: V72.19.6Z更改斑马"device.languages" ZT230 标签打印机的属性，使用zebra安装实用程序直接通信功能。! U1 setvar "device.languages" "epl_zpl"但是，当我发送命令：! U1 getvar "device.languages"时，值没有被更改。我是以错误的方
浏览 12修改于2014-05-19得票数 0
在python sklearn中，SGD分类器和SGD回归器有什么不同？另外，我们可以设置批处理大小以提高性能吗？
浏览 3修改于2019-02-15得票数 1
我在这里做错了什么？我有一个大型数据集，我想在使用Scikit-learn的SGDClassifier时执行部分匹配from sklearn.linear_model import SGDClassifierclf2 = SGDClassifier(loss='log', penalty="l2")
浏览 7提问于2017-02-09得票数 12
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我正在使用Apache Mahout解决二进制分类问题。我使用的算法是OnlineLogisticRegression，我目前使用的模型强烈倾向于产生没有任何中间值的1或0的预测。提前感谢！
浏览 0提问于2013-02-12得票数 2
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我想在tf.keras中使用SGD优化器。但是SGD的细节说
我检查了SGD的，似乎没有随机的洗牌方法。我对SGD的理解是对随机样本应用梯度下降。我在代码中定义的批处理大小是否代表SGD随机洗牌阶段？
浏览 3修改于2021-01-25得票数 0
互联网上的代码需要“导入logistic_sgd”。然而，当我在我的命令中输入"pip install logistic_sgd“时，我得到：有人能帮我解决这个问题吗
浏览 13提问于2017-08-01得票数 0
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cmap=plt.cm.Paired, edgecolor='black', s=20)
plt.title("Decision surface of multi-class SGD
浏览 2提问于2021-08-27得票数 0
带有小批的随机梯度下降算法通常以小批的大小或计数作为参数。
如果我们是在一个简单的循环中，就会产生857 mini-batches of size 70 (as specified) and one mini-batch of size 10.。
浏览 3提问于2016-06-06得票数 1
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它指出SGD优化以相同的学习速率更新参数(即在整个训练过程中不发生变化)。他们认为Adam是不同的，因为学习速度是可变的(适应性的)，并且在训练过程中会发生变化。这是亚当(在大多数情况下)比SGD表现更好的主要区别吗？此外，它指出，它是计算上更便宜，这怎么能考虑到它似乎比SGD更复杂？
我希望我的问题是清楚的！
浏览 0提问于2020-06-10得票数 4
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我正在研究一个二进制分类问题，我有一个sgd分类器，如下所示： max_iter = 1000, from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve
假设scikit学习中的sgd分类器默认使用loss="hinge&quo
浏览 1修改于2021-05-10得票数 1
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如何计算SGD的训练精度？您是否使用训练网络时使用的批处理数据来计算它？还是使用整个数据集？(每次批量优化迭代)
我尝试使用训练网络时使用的批处理数据计算每次迭代的训练精度。
浏览 9修改于2017-06-11得票数 0
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我是机器学习的新手，我试图在numpy中实现SGD来优化单变量线性回归，但它找不到最优的参数。def sgd(alpha,x,y,params,epochs): cost_history = [] cost_history.append(cost_func(params,x,y))sgd_params,sgd_co
浏览 10提问于2020-07-27得票数 0
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