pytorch 优化器选择

对于PyTorch中的优化器选择，有几个常用的选项：

1. SGD（随机梯度下降）：是最基本和常用的优化器之一。它通过计算每个参数的梯度来更新模型的参数。SGD具有简单的实现和较低的内存消耗，但可能需要较长的训练时间，并且对于非凸优化问题可能会陷入局部最小值。

2. Adam（自适应矩估计）：是一种自适应学习率的优化算法，结合了Adagrad和RMSprop的优点。Adam通过维护每个参数的动量估计和二次梯度估计来更新参数。它在许多深度学习任务中表现良好，通常被认为是一种较好的默认选择。

3. Adagrad：是一种自适应学习率方法，通过为每个参数维护一个学习率缩放因子，使得每个参数在训练过程中可以具有不同的学习速度。Adagrad在稀疏数据集上表现良好，但在训练期间学习率会逐渐减小，可能导致过早停止学习。

4. RMSprop：也是一种自适应学习率方法，通过维护梯度平方的移动平均来调整学习率。RMSprop对Adagrad的改进之一是引入了一个衰减因子来限制历史梯度的影响，使其更适用于非平稳目标函数的优化。

5. AdamW：是Adam的一个变体，通过在权重衰减（weight decay）中使用正则化项，修正了Adam在优化中可能引入的偏差。AdamW在一些任务上表现得更好。

这些只是一些常见的优化器选项，选择哪种优化器取决于具体的任务和数据集。在实践中，你可以尝试不同的优化器，并选择在验证集上表现最好的优化器。

相关问题

pytorch 贝叶斯优化

PyTorch 贝叶斯优化是一种基于贝叶斯推断的优化算法，它可以在较少的迭代次数内找到全局最优解。它的主要思想是通过构建一个高斯过程模型，来估计目标函数的后验分布，在每次迭代中选择一个最有可能达到最优结果的点，并将其用于下一次迭代。这种方法可以在处理高维度、非凸、噪声较大的问题时表现出良好的性能。在 PyTorch 中，可以使用第三方库如 `pytorch-bayesian-optimization` 来实现贝叶斯优化。