sgd()里面的decay参数是什么意思
时间: 2023-05-30 10:01:54 浏览: 123
在 SGD(随机梯度下降)优化算法中,decay参数是指学习率的衰减率。它用于控制学习率随着迭代次数的增加而逐渐减小,以避免模型在训练的早期阶段过度拟合数据。具体来说,每次更新参数时,学习率都会乘以衰减率,以使学习率逐渐减小。这样可以使模型在训练的后期阶段更加稳定,从而提高模型的泛化能力。
相关问题
sgd_experimental()参数lr_decay是什么意思
sgd_experimental()函数中的lr_decay参数是指学习率衰减率。它控制每个epoch后学习率的减小量。例如,如果lr_decay为0.1,则每个epoch后学习率将减小10%。这可以帮助优化算法更好地适应数据集并避免过拟合。
sgd()里面的参数有什么
sgd()是一种随机梯度下降法,其参数包括:
1. model:需要优化的模型。
2. lr:学习率(learning rate),控制每次更新的步长大小。
3. momentum:动量(momentum),用于加速收敛过程,防止陷入局部最优解。
4. weight_decay:权重衰减(weight decay),用于防止过拟合。
5. nesterov:是否使用Nesterov动量。
6. dampening:动量抑制(dampening),用于抑制动量的震荡。
7. centered:是否使用中心化梯度(centered gradient),将梯度的均值归零。
8. parameters:需要更新的参数。