## PyTorch ## 动量与学习率衰减 主讲人：龙良曲 ## Tricks ■ momentum learning rate decay ## Momentum $$ w^{k+1}=w^{k}-\alpha\nabla f(w^{k}). $$ $$ z^{k+1}=\beta z^{k}+\nabla f(w^{k}) $$ $$ w^{k+1}=w^{k}-\alpha

阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所有包含“春运2025|X月X日，全社会跨区域人员流动量完成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2. 撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网址内容“截至目前2025年春运（2025年1月14日到2月8日）相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” htm网站中的标题和链接 |日期|全社会跨区域人员流动量|铁路客运量|公路人员流动量|水路| |---|---|---|---|---| |春运2025|2月8日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月7日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月6日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月5日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月4 |春运2025|2月4日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月2日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月31日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月30日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月28日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月27日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月25日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无|

11.5.2 小批量 ..... 459 11.5.3 读取数据集 ..... 460 11.5.4 从零开始实现 ..... 461 11.5.5 简洁实现 ..... 464 11.6 动量法 ..... 466 11.6.1 基础 ..... 466 11.6.2 实际实验 ..... 471 11.6.3 理论分析 ..... 474 11.7 AdaGrad算法 即每个观测发生两次，数据集增加到原始大小的两倍，但没有人告诉你）。随机梯度下降、小批量随机梯度下降和梯度下降的表现将如何变化？ Discussions $ ^{133} $ ### 11.6 动量法 在 11.4 节一节中，我们详述了如何执行随机梯度下降，即在只有嘈杂的梯度可用的情况下执行优化时会发生什么。对于嘈杂的梯度，我们在选择学习率需要格外谨慎。如果衰减速度太快，收敛就会停滞。相反，如果太宽松，我们可能无法收敛到最优解。 v}_{t-1}+\mathbf{g}_{t,t-1} $$ 其中 $ \beta\in(0,1) $ 。这有效地将瞬时梯度替换为多个“过去”梯度的平均值。 $ \mathtt{v} $ 被称为动量（momentum），它累加了过去的梯度。为了更详细地解释，让我们递归地将 $ \pmb{v}_{t} $ 扩展到 $$ \mathbf{v}_{t}=\beta^{2}\mathbf{v}_{

0/8a10e4b72fd8c7a01d2281ca44f84e0e/p38_2.jpg) ## 优化器介绍：SGD-M（Momentum） SGD 在遇到沟壑时容易陷入震荡。为此，可以为其引入动量（Momentum），加速 SGD 在正确方向的下降并抑制震荡。 $$ m_{t}=\eta g_{t} $$ \\ Adagrad\\ ( 引入二阶动量 )\end{aligned} $$ $$ v_t = \gamma v_{t-1} + (1 - \gamma) \cdot \operatorname{diag}(g_t^2) \\ RMSprop \\ (二阶动量指数移动平均) $$ $$ \begin{aligned}&m_{t}= }]\\&v_{t}=\beta_{2}v_{t-1}+(1-\beta_{2})\cdot diag(g_{t}^{2})\\ \end{aligned} $$ Adam （一/二阶动量 指数移动平均）  优化器对比：损失面等高线图

STORM - 计算过程中共享数据多 - 计算时间秒级 - 代码改动量大，需要重写 ## MPI - 没有成熟可靠的产品 - 没有成熟监控运维的方案 - 代码改动量大，需要重写 - 没有开发运维经验，风险大 ## 基于RPC的并行计算 - 有成熟的监控运维体系及技术框架 • 计算时间毫秒级 • 代码改动量小 ## 并行计算平台架构 众包调度引擎 ![Image](/up

## • numsegments的收益 - 不需要将表改成随机分布，单表查询可以做优化 - 对于Join查询，如果分布状态相同的情况下，可以被优化 ## 改进与实现 ## • 减少重分布数据移动量 - Greenplum 5及之前版本采用取模分布 - 节点数量发生变化后重新计算取模，移动数据量大 - 不仅存在新旧节点间的移动，旧节点之间也要移动 Seg1  ## 改进与实现 ## • 减少重分布数据移动量 ## - Jump Consistent Hash 均匀性：通过概率做到均匀分布 - 稳定性：在相同集群大小下，同一个Tuple每次计算结果相同 单调性：扩容过程中，旧节点之间没有数据迁移

复杂度 需求变 化频率 使用 频度 拆解中的 工作量成本 (技术成本) 系统集成关系 数据迁移量 代码改 动量 ## 遗留系统拆解评分表 业务 复杂度 需求变化频率 使用频度 系统集成关系 数据迁移量 代码改动量 业务维度 总体评分 技术维度 总体评分 改造意愿 排名 服务A 5 8 8 5 8 5 21 18

data_format="channels_first" 的 Conv2D 层之后，在 BatchNormalization 中设置 axis=1。 • momentum: 移动均值和移动方差的动量。 • epsilon: 增加到方差的小的浮点数，以避免除以零。 • center: 如果为 True，把 beta 的偏移量加到标准化的张量上。如果为 False，beta 被忽略。 - scale: optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 随机梯度下降优化器 包含扩展功能的支持：- 动量（momentum）优化，- 学习率衰减（每次参数更新后）- Nestrov 动量 (NAG) 优化 ## 参数 • lr: float >= 0. 学习率 • momentum: float >= 0. 参数，用于加速 SGD SGD 在相关方向上前进，并抑制震荡 • decay: float >= 0. 每次参数更新后学习率衰减值. • nesterov: boolean. 是否使用 Nesterov 动量. #### 9.2.2 RMSprop [source] keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=None, decay=0.0) RMSProp

体育 领域专精，高集中度押注，单笔最大$755K（棒球） 1j59y6nk ~$1.4M 体育/游戏 赛事节奏判断，锦标赛专精 Erasmus $1.3M+ 政治 民调跟踪+政策辩论分析+竞选动量判断 WindWalk3 $1.1M+ 政治 主要押注RFK Jr.相关市场 S-Works ~$1M 体育 NBA专精，单笔最大$231K Axios 六位数+ 细分市场 「Mention 5万,高集中度押注 Axios Mention Markets 六位数+ 96%胜率,只做「XX会在YY讲话中提到吗」类市场 Erasmus 政治 $1.3M+ 民调追踪+政策辩论分析+竞选动量判断 S-Works NBA ~$1M 单笔最高$23.1万,体育市场专精 这些人的共同点：年交易只有10-30笔，但每笔都有高置信度（胜率 60-70%），单笔愿意押上 20-40%的资金。

optimizer.step()  ## 下一课时 动量与学习率衰减 ## Thank You