SGDClassifier()和sgd_experimental()里面的学习率参数用法一样吗

SGDClassifier()和sgd_experimental()都是使用随机梯度下降（SGD）算法来求解线性模型的，因此它们的学习率参数都是用来控制每次更新模型参数时的步长大小。但是，sgd_experimental()是Scikit-learn中的实验性函数，其参数设置和用法可能会有所不同。因此，建议根据具体的使用场景和需求来选择合适的函数和参数设置。

相关问题

pycharm里面sgd和sgd_experimental区别

在PyCharm中，SGD和SGD_experimental都是优化算法。它们的区别在于SGD_experimental是一种更高级的优化算法，它包含了一些额外的功能，例如自适应学习率和动量调整。这些功能可以帮助优化算法更快地收敛，并且可以避免一些常见的优化问题，例如梯度消失和爆炸。因此，如果您需要更高级的优化算法，SGD_experimental可能会更适合您的需求。

sgd_experimental（）里面的参数有什么

sgd_experimental()函数的参数如下：

1. params：需要进行优化的参数列表。

2. lr：学习率。

3. momentum：动量系数。

4. weight_decay：权重衰减系数。

5. nesterov：是否使用Nesterov动量。

6. dampening：动量阻尼系数。

7. norm_type：梯度归一化方式。

8. eps：数值稳定性参数。

9. centered：是否使用Centralized SGD。

10. lr_decay：学习率衰减系数。

11. lr_decay_step_size：学习率衰减步长。

12. clip_grad_norm：梯度裁剪参数。

13. batch_size：每个mini-batch的大小。

14. num_iters：迭代次数。

15. verbose：是否输出调试信息。

16. device：使用的计算设备。