pytorch SGD

在PyTorch中，SGD指的是随机梯度下降（stochastic gradient descent）。SGD优化算法是一种常用的参数更新方法，用来最小化失函数。在PyT中，可以使用torch.optim.SGD来创建一个SGD优化器。该函数的参数包括params（需要进行优化的参数），lr（学习率），momentum（动量），dampening（阻尼），weight_decay（权重衰减）和nesterov（是否使用Nesterov动量）。通过调整这些参数，可以对SGD进行不同的配置和调优。

SGD优化算法的原理是通过计算每个样本的梯度并进行参数更新，从而逐步减小损失函数的值。与批量梯度下降（batch gradient descent）不同，SGD每次仅使用一个样本来计算梯度并更新参数，因此速度更快但对噪声更敏感。为了降低噪声的影响，可以使用动量来平滑更新。动量会考虑之前的梯度信息，从而在更新时保持一定的方向性和速度。

总结来说，PyTorch中的SGD优化器是一种常用的参数更新方法，通过计算每个样本的梯度来逐步优化模型的参数。通过调整学习率、动量和其他参数，可以对SGD进行配置和调优，以获得更好的训练结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【优化器】(一) SGD原理 & pytorch代码解析](https://blog.csdn.net/Lizhi_Tech/article/details/131683183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch优化器详解：SGD](https://blog.csdn.net/weixin_39228381/article/details/108310520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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