torch.optim.Adam()的参数
时间: 2024-01-14 16:12:02 浏览: 83
关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)
torch.optim.Adam()是PyTorch中的一个优化器,用于优化神经网络模型的参数。它的参数如下:
- params:需要更新的参数,一般是模型的可学习参数,使用模型的parameters()方法可以获取。
- lr:学习率。
- betas:一组长度为2的元组,分别表示动量的指数衰减率和平方梯度的指数衰减率,默认为(0.9, 0.999)。
- eps:数值稳定性参数,在分母中加上一个小值,防止分母为0,默认为1e-8。
- weight_decay:L2正则化系数,默认为0。
- amsgrad:是否使用AMSGrad优化方法,默认为False。
其中,学习率lr、betas和eps是Adam优化器的核心参数,L2正则化系数weight_decay可以用于控制模型的复杂度,AMSGrad可以用于提高Adam的稳定性。
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