常用pytorch optimizer
时间: 2023-10-18 18:56:18 浏览: 80
pytorch常用函数手册
常用的 PyTorch 优化器包括:
1. SGD:随机梯度下降优化器。
2. Adam:自适应矩估计优化器,可以自适应调整每个参数的学习率。
3. Adagrad:自适应梯度下降优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它会积累先前梯度的平方。
4. Adadelta:自适应梯度下降优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它会积累先前梯度的平方和平均值。
5. RMSprop:自适应梯度下降优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它会使用指数加权移动平均来估计梯度的平方。
6. LBFGS:拟牛顿法优化器,它使用逆Hessian矩阵估计来更新参数。
7. Rprop:基于梯度符号的优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它只使用梯度符号。
这些优化器都有不同的优点和缺点,具体使用哪个优化器取决于具体的任务和数据集。
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