从Adam切换到SGD 表明：“即使在自适应解决方案具有更好的训练性能的情况下，通过自适应方法发现的解决方案的普遍性也比SGD差（通常显着更差）。这些结果表明，从业者应该重新考虑使用自适应方法来训练神经网络。 ” “来自的SWATS，这是ICLR在2018年获得的高分论文，该方法被提议自动从Adam切换到SGD，以获得更好的泛化性能。该算法本身的想法非常简单。它使用Adam，尽管调整得很少，但学习到一定阶段后，由SGD接管。 ” 用法 直接从此git存储库或从pypi使用以下任一命令从pip即可直接安装软件包。 pip install git+https://github.com/Mrpatekful/swats pip install pytorch-swats 安装后，可以将SWATS用作任何其他torch.optim.Optimizer 。 以下代码段简要介绍了如何使用该算

动手使用Python进行元学习：使用Tensorflow使用一键式学习，MAML，爬行动物，Meta-SGD等进行学习学习

CADA大师 AISTATS2021论文的Python代码：陈天一，郭子业，孙跃娇，尹沃涛，“ CADA：通信自适应分布式亚当”。 [在线] 参考： 如果我们的代码可以帮助您进行研究，请引用我们的论文。 @misc{chen2020cada, title={CADA: Communication-Adaptive Distributed Adam}, author={Tianyi Chen and Ziye Guo and Yuejiao Sun and Wotao Yin}, year={2020}, eprint={2012.15469}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } 致谢 该存储库中的代码是以下论文中代码的修改版本。 @misc{chen2020lasg, tit

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线性回归试图通过将线性方程拟合到观测数据来模拟两个变量之间的关系。 一个变量被认为是解释变量，另一个被认为是因变量。 例如，建模者可能希望使用线性回归模型将个体的体重与其身高相关联。 在尝试将线性模型拟合到观察数据之前，建模者应该首先确定感兴趣的变量之间是否存在关系。 这并不一定意味着一个变量会导致另一个变量（例如，更高的 SAT 分数不会导致更高的大学成绩），但这两个变量之间存在某种显着关联。 散点图是确定两个变量之间关系强度的有用工具。 如果建议的解释变量和因变量之间似乎没有关联（即，散点图没有表明任何增加或减少的趋势），那么对数据拟合线性回归模型可能不会提供有用的模型。 两个变量之间关联的一个有价值的数值度量是相关系数，它是一个介于 -1 和 1 之间的值，表示两个变量的观测数据的关联强度。 线性回归线具有形式为 Y = a + bX 的方程，其中 X 是解释变量，Y 是因变量。