pytorch sgd的参数设置

在PyTorch中使用SGD优化器时，你可以设置以下参数：
1. learning_rate（学习率）：控制参数更新的步长。较大的学习率可以加快收敛速度，但可能导致参数不稳定；较小的学习率可以提高参数的稳定性，但可能收敛速度较慢。
2. momentum（动量）：控制参数更新的方向。动量可以帮助SGD在参数空间中快速移动，并且有助于跳出局部最优解。一般来说，设置一个较小的动量值（如0.9）是一个不错的选择。
3. weight_decay（权重衰减）：用于控制模型的正则化。通过添加权重衰减项，可以减少大的权重值，从而避免过拟合问题。
4. nesterov（Nesterov动量）：一种改进的动量算法。启用Nesterov动量可以提高SGD的收敛性能。