Alexnet用的是哪个优化器
时间: 2024-04-11 13:31:20 浏览: 15
AlexNet 使用的是随机梯度下降优化器 (Stochastic Gradient Descent, SGD)。在原始的 AlexNet 论文中,作者使用了一个基本的 SGD 优化器来训练模型。当然,根据实际需求和任务,也可以使用其他优化器,如 Adam、RMSprop 等,对 AlexNet 进行改进和优化。但在原始的 AlexNet 中,SGD 是最常见的优化器选择。
相关问题
Alexnet适合什么优化器
AlexNet通常使用的是随机梯度下降(SGD)和动量优化器(MomentumOptimizer)。使用SGD优化器可以在每个批次中更新模型参数,而使用动量优化器可以在训练过程中考虑之前的梯度,从而加快收敛速度并减少震荡。同时,一些研究者也尝试了使用其他优化器,例如Adam、Adagrad等。但是,优化器的选择通常需要根据具体的任务和数据集进行调整和选择。
Alexnet优化器配置demo
下面是一个AlexNet优化器配置的示例代码:
```python
import torch.optim as optim
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
在以上示例中,我们使用了随机梯度下降(SGD)优化器,设置学习率为0.001,动量为0.9。我们将模型的参数传递给优化器,这样优化器就可以更新模型的权重和偏置。