torch.optim.SGD参数详解

torch.optim.SGD是PyTorch中的一个优化器，用于优化神经网络的参数。它的参数如下：

class torch.optim.SGD(params, lr=<required parameter>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)

- params：需要优化的参数，可以通过model.parameters()获得。
- lr：学习率。
- momentum：动量因子，默认为0。
- dampening：动量的抑制因子，默认为0。
- weight_decay：权重衰减（L2惩罚），默认为0。
- nesterov：是否使用Nesterov动量，默认为False。

其中，动量因子和动量的抑制因子是用来控制SGD的收敛速度和稳定性的。动量因子可以理解为上一次更新的方向对本次更新的影响程度，而动量的抑制因子则是用来抑制动量的震荡。

相关问题

torch.optim.sgd参数详解

torch.optim.sgd是PyTorch中用于梯度下降优化算法的库。它有几个重要的参数，如下所示：

1. params: 需要优化的参数。
2. lr: 学习率，即步长。
3. momentum: 动量。可以帮助模型跳出局部最优解。
4. weight_decay: L2正则化系数。
5. dampening: 动量的衰减系数。
6. nesterov: 布尔值，指定是否使用Nesterov动量。

需要注意的是，在使用torch.optim.sgd时，需要在每次迭代中手动计算梯度并调用optimizer.step()进行参数更新。

torch.optim.SGD(

torch.optim.SGD是torch.optim库中的一个优化算法，用于实现随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）算法。通过使用该算法，可以对模型参数进行更新以最小化损失函数。

在动手学深度学习的多层感知机中，updater = torch.optim.SGD(params, lr=lr)的代码中，updater是一个优化器对象，用于更新模型参数。

torch.optim的灵活使用详解中提到了使用SGD优化器的例子 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9)。这里示例了如何使用SGD优化器来设置学习率和动量参数。同样，我们可以使用torch.optim中的其他优化器和参数来自定义优化算法和设置各层的学习率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.optim.SGD()](https://blog.csdn.net/echo_gou/article/details/119536350)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)](https://download.csdn.net/download/weixin_38607195/13737986)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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