同时设置Adam优化器和L-BFGS优化器有啥好处
时间: 2024-06-13 12:07:07 浏览: 17
同时设置Adam优化器和L-BFGS优化器可以充分利用两种优化器的优点,从而提高模型的训练效果。Adam优化器在训练初期可以快速地收敛,而L-BFGS优化器在训练后期可以更加精细地调整参数,从而提高模型的泛化能力。同时使用这两种优化器可以使得模型更快地收敛,并且可以避免Adam优化器在训练后期出现过拟合的情况。具体实现方法可以参考以下代码:
```python
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = ...
# 定义损失函数
criterion = ...
# 定义Adam优化器
adam_optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定义L-BFGS优化器
lbfgs_optimizer = optim.LBFGS(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
def closure():
# 模型前向传播
output = model(input)
# 计算损失
loss = criterion(output, target)
# 清空梯度
adam_optimizer.zero_grad()
lbfgs_optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
return loss
# 使用L-BFGS优化器进行优化
lbfgs_optimizer.step(closure)
# 使用Adam优化器进行优化
adam_optimizer.step()
```