article/2025/4/15 7:39:21

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关于深度学习的大批训练：generalization gap &sharp ABSTRACT 随机梯度下降(SGD)方法及其变体是许多深度学习任务的选择算法。这些方法在小批量的情况下运行，其中一小部分训练数据，比如32-512个数据点，被采样来计算梯度的近似值。在实践中已经观察到，当使用较大的批…
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Minima 开源项目教程

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【模型性能1-泛化原因分析】On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima

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转载 https://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/72853121 这是一篇发表在ICLR2017上面的文章。 这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题——使用大的batchsize训练网络会导致网络的泛化性能下降（文中称之为Generalization Gap）。文中…
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论文笔记：On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima

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2017 ICLR 0 摘要 这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题——使用大的batchsize训练网络会导致网络的泛化性能下降（Generalization Gap）。 大的batchsize训练使得目标函数倾向于收敛到sharp minima（local minima） sharp m…
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Critical Point ( local minima saddle point)

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当我们训练模型的时候，随著参数不断的 update，training 的 loss 不会再下降，但这时候的 loss 还没有到我们希望看到的样子，那很有可能是 deep network，没有发挥它完整的力量，所以 Optimization 显然是有问题…
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Arduino UNO R4 打样成功（Minima版+WiFi版原理+PCB）

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UNOR4(左上 官方版 右下打样版) 左官方Minima版 右官方WIFI版 Minima版PCB资源链接 USB比较特殊 这是型号：CX90B-16Phttps://docs.arduino.cc/static/625e900e0c327500eb16226d91b3b639/ABX00080-cad-files.zip WiFi版PCB资源链接 https://docs.arduino.cc/…
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局部最小值(local minima)和鞍点(saddle point)

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1、问题的引出：我们在做optimization的时候，会发现，随着参数的不断更新，你training的loss不会再下降(如下图所示)，但是你对这个loss并不满意，那这究竟是因为什么原因导致这个loss不再下降呢？ 2、…
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【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.1节：局部最小值(local minima)与鞍点(saddle point)

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今天讲网络训练不起来的第一种情况。如图中的黄色曲线，今天不管怎么训练，loss都和黄色曲线一样不会降低，那就是optimization做不好。优化是第三步，是在全域上寻找让loss最小的一组θ，但是我们知道梯度下降法他不是很完…
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Minima已经在Github上开源，几乎每天都有更新，让我们打开Github网站进行对其项目的查看。据说来是自瑞士的极简POW公链，项目始于2018年底，预计今年第三季度会上线主网及代币的TGE。Minima 是基于POW 共识机制改进版的Layer 1 公链，能够实现节点在移动手机和物联网设备端的运…
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Minima 项目推荐 minima Minima is a one-size-fits-all Jekyll theme for writers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/minima 1. 项目基础介绍和主要编程语言 Minima 是一个为作家设计的“一刀切”Jekyll 主题，适用于各种写作场景。Jekyll 是一…
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🚀 在初始神经网络那一节（链接如下：初识机器学习）是遇到了两个问题，第一个是在求解函数未知参数数时会遇到local minima的问题，在哪里我们并没有过多解释，就是说一般遇不到并且很好解决；第二个问题是当时使用的是线性模型，大大限制住了准确率，所以在第二节（线性模型…
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达本文转载自：我爱计算机视觉 论文信息： 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.19412代码链接：https://github.com/LSXI7/MI…
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近日，深陷债务纠纷的FTX又有新消息传来。 众所周知，22年10月FTX的爆雷事件几乎点燃了整个传媒与投资圈，但到了今年，除了债主们仍孜孜不倦地关注其庭审事件外，随着FTX各种暗箱操作浮出水面，行业内其他人士多…
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