Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Stochastic Optimization

36 평가 기록 13 datasets

Stochastic Optimization is the task of optimizing certain objective functional by generating and using stochastic random variables. Usually the Stochastic Optimization is an iterative process of generating random variables that progressively finds out the minima or the maxima of the objective functional. Stochastic Optimization is usually applied in the non-convex functional spaces where the usual deterministic optimization such as linear or quadratic programming or their variants cannot be used.

<span class="description-source">Source: ASOC: An Adaptive Parameter-free Stochastic Optimization Techinique for Continuous Variables </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Adam (eps-adjusted)
Accuracy: 96.36
논문 코드
SGD - cosine LR schedule
Accuracy: 95.55
논문 코드
AvaGrad
Top 1 Accuracy: 76.51
논문 코드
Resnet18
Accuracy (mean): 85.89Accuracy (max): 86.85
논문 코드
Resnet18
Accuracy (mean): 58.01Accuracy (max): 58.48
논문 코드
Lookahead
Top 1 Accuracy: 75.13%
논문 코드
Lookahead
Top 1 Accuracy: 75.49%Top 5 Accuracy: 92.53
논문 코드
Bert
Accuracy (mean): 93.86Accuracy (max): 93.99
논문 코드
Bert
Accuracy (mean): 87.66Accuracy (max): 86.34
논문 코드
MLP
NLL: 0.0541
논문 코드

데이터셋

13개

논문

라이브러리

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