文件名称:
Variance_Reduced_Replica_Exchange_Stochastic_Gradient_MCMC：通过减少方差来加速副本交换（ICLR'21）-源码
开发工具:
文件大小: 568kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-04
详细说明：方差减少的副本交换SGHMC
尽管在近凸问题中减小梯度方差具有优势，但理论与实践之间的自然差异是在非凸问题中是否应避免梯度噪声。 为了填补这一空白，我们仅关注于噪声能量估计量的方差减小以利用理论加速度，而不再考虑噪声梯度的方差减小，因此具有动量的随机梯度下降（M-SGD）的经验经验可以自然地进口。
要求
Python 2.7
或类似
麻木
CUDA
分类：批次大小为256的CIFAR100上的ResNet20
动量随机梯度下降（M-SGD），具有500个时期，批量为256个，学习率不断降低
$ python bayes_cnn . py - sn 500 - chains 1 - lr 2e-6 - LRanneal 0.984 - T 1e-300 - burn 0.6
随机梯度哈密顿量蒙特卡洛（SGHMC），在预热期间具有退火温度，之后具有固定温度
$ python baye
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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