betas=(0.9, 0.999)
时间: 2023-11-29 20:41:04 浏览: 34
这里的betas=(0.9, 0.999)是指Adam优化算法中的超参数beta1和beta2的取值。在Adam优化算法中,beta1是用来计算一阶矩估计的指数衰减率,而beta2是用来计算二阶矩估计的指数衰减率。一般来说,这两个参数的取值范围是在0到1之间,通常设置为0.9和0.999。这样的设置可以使得算法在迭代过程中更好地估计梯度的一阶和二阶矩,从而更好地更新模型参数。
相关问题
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))什么意思
这段代码主要是为了创建优化器对象来优化模型的参数。
首先,使用 `optim.Adam()` 函数创建了一个 Adam 优化器对象。`model.parameters()` 表示需要优化的模型参数,`lr=0.001` 表示学习率的大小,`betas=(0.9, 0.999)` 表示 Adam 优化器中的超参数 $\beta_1$ 和 $\beta_2$ 的值。
Adam 是一种自适应学习率的优化算法,它可以自动调整每个参数的学习率,从而在训练过程中更加高效地更新模型参数,加快收敛速度。
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999)) 什么意思
这行代码是在使用PyTorch框架中定义一个Adam优化器。Adam是一种常用的自适应学习率优化算法,用于更新神经网络中的参数。在这里,model.parameters()表示将神经网络模型中所有需要训练的参数传递给优化器,lr=0.001表示学习率为0.001,betas是Adam优化器中的两个超参数,分别为beta1和beta2,其默认值分别为0.9和0.999。