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pytorch优化器动态学习率和动量设置（scheduler & momentum）
一、动量（momentum） 可以给优化器加上一个动量，可以有效缓解局部最优问题。 原理上就是让优化过程从 W = W - lr * dW 变成 V = momentum * V - lr * dW W = W + V 使用示例： from torch import optim ... model = Model() optimizer = optim.SGD(model.parametetorch.optim optimizer函数
class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现随机梯度下降算法（momentum可选）。 Nesterov动量基于On the importance of initialization and momentum in deep learning中的公式. 参数： params (iterable) – 待VulnHub-MOMENTUM: 1靶机
前言: 在VulnHub官网上下载好MOMENTUM: 1靶机，并直接用VM导入打开。 攻击机kali：192.168.2.87 靶机IP：192.168.2.92 信息收集: 扫描靶机ip； arp-scan -l 得到靶机ip； 扫描靶机开放的端keras的LocallyConnected2D层的现象
只是先记录下 keras LocallyConnected2D 连续建4层（或者更少），就可能会出现模型编译时间超长，狂占GPU显存的问题。原因没有找到。 input = layers.Input(shape = (window_size, factor_num, 1)) model = layers.LocallyConnected2D(8, kernel_size = (1,1))(input) model = layeVulnhub 靶场 MOMENTUM: 2
前期准备： 靶机地址：https://www.vulnhub.com/entry/momentum-2,702/ kali攻击机ip：192.168.11.129 靶机ip：192.168.11.140 一、信息收集 1.使用nmap对目标靶机进行扫描 发现开放了22和80端口。 2. 80 端口 没什么发现，扫一下目录： 挨个查看一下： 在 /dashboard.html 中发现了上传文件各种Normalization
1 BatchNorm、InstanceNorm和LayerNorm的理解 [1] Batch Normalization, Instance Normalization, Layer Normalization: Structural Nuances • Transformer的Encoder使用了Layer Normalization • 还有个Group Normalization，可以参考《全面解读Group Normalization》 2 BatchNo深度学习中momentum的作用
训练网络时，通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终网络的性能影响比较 大，合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快，从而获得更好的优化结果。但是按照某类分布随机初始化 网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保如何使用MindSpore自定义优化器
如何使用MindSpore自定义优化器 引言动机层归一化的缺陷自适应梯度裁剪如何用MindSpore自定义优化器并且实现AGC_SGDmindspore.nn.optim.Momentum使用MindSpore实现AGC MindSpore社区贡献活动 引言 神经网络的参数众多，我们需要选择合适的算法来进行参数的更新和机器学习笔记：Adam
1 Adam介绍 Adam可以想成RMSprop+momentum 怎么记呢？Momentum累加前面是没有分式的，相当于除了1，所以在分子；RMSprop累加式子是在分母的，所以也在分母。 1.1 Bias Correction 2 Adam 特点 2.1 Adam通常在RNN中有很好的performance 2.2 Adam在靠近minimum的地方可能不能很好地收敛21:动量与学习率衰减
1：动量Momentum（惯性） 【注】简而言之：下一个梯度方向等于当前梯度的更新方向和上一个梯度方向的共同方向。 【注】当β=0，α!=0完全退化成没有添加动量的梯度更新 [注]当α和β都不等于0，则动量β有效，最优化时避免陷入局部极小值。 【注】在pytorch中只需深度学习：算法优化之动量算法（Momentum）
1.原理 运用物理学上的动量思想，在梯度下降的问题中引入动量项 m m m 和折扣因子 γ \gamma γ，机器学习Gradient Descent(梯度下降) + Momentum(动量)寻找局部最优解Local Minima的过程
Gradient Descent(梯度下降) + Momentum(动量) 上次 这里 介绍了Gradient Descent寻找最优解的过程 学习到发现还有一个算法就是加上Momentum(动量，就是上一次Gradient Descent后的步长值)来作为下一次更新位置的参数，这样来寻找局部最优解Local Minima的话，会比单独使用梯度下动量梯度下降法、RMSprop、Adam 优化算法
1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降法，你需要做的是，在每次迭吴恩达-梯度下降
高级梯度下降法: 动量下降(Momentum）使用指数加权平均的概念: RMSprop 类似指数加权平均的概念: 学习率衰减:vulnhub--Momentum：2
靶机介绍 difficult：medium keywords：curl、bash、code review download：https://www.vulnhub.com/entry/momentum-2,702/ 信息探测 主机发现 netdiscover -i eth0 -r 192.168.187.0/24 端口扫描，开放了22和80端口 目录扫描 gobuster dir -u http://192.168.187.171/ -x html,p【b站 机器学习基础】三、批次batch与动量momentum
『论文笔记』MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
对比是在正负例之间进行的，那负例越多，这个任务就越难，于是一个优化方向就是增加负例。 纯粹的增大batch size是不行的，总会受到GPU内存限制。一个可行的办法就是增加memory bank，把之前编码好的样本存储起来，计算loss的时候一起作为负例： 但这样有个问题是存储好的编码都是之前的编梯度下降优化算法
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Decent, MBGD) 梯度下降优化 动量梯度下降(Gradient Descent with MomentuNesterov Accelerated Gradient (NAG)优化算法详解
比Momentum更快：揭开NAG的真面目 作为一个调参狗，每天用着深度学习框架提供的各种优化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等，却对其中的原理不甚清楚，这样和一条咸鱼有什么分别！（误）但是我又懒得花太多时间去看每个优化算法的原始论文，幸运的是，网上的大神早就已经帮人总结好了：《AnNadam优化算法公式推导（涉及Netsterov，Adam，Momentum）
原论文：INCORPORATING NESTEROV MOMENTUM INTO ADAM https://openreview.net/pdf?id=OM0jvwB8jIp57ZJjtNEZ从零开始的Nesterov动量梯度下降
【翻译自 ： Gradient Descent With Nesterov Momentum From Scratch】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 梯度下降是一种优化算梯度下降算法
梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法。原理：目标函数关于参数的梯度将是目标函数上升最快的方向。对于最小化优化问题，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数的下降。 梯度下降算法又可以分为： 1.批量梯度下(转)SignSGD 及其 MXNet 实现解读
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/112346480 论文笔记：SIGNSGD: compressed optimisation for non-convex problems 这是一篇来自 Caltech，Amazon AI 和 UC Irvine 的文章。 名字非常的直白，方法也异常的简单（简单并不简单）。 总结起来就是： SGD里面，梯度真正有用的是方向而不是大【deeplearning.ai】深度学习(4)：优化神经网络(2)
吴恩达老师DeepLearning.ai课程笔记 【吴恩达Deeplearning.ai笔记一】直观解释逻辑回归 【吴恩达deeplearning.ai笔记二】通俗讲解神经网络上 【吴恩达deeplearning.ai笔记二】通俗讲解神经网络下 深度网络不好使？吴恩达老师带你优化神经网络(1) 想提高一个深层神经网络的训练效率，【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）
前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法，优化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可学习参数，并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分，(1)、（2）首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量，（3）在此基础上，学习Pytorch中的SGD随机梯