optim.Adam()
时间: 2023-09-23 21:06:21 浏览: 41
`optim.Adam()` 是一个基于梯度的优化器,用于更新神经网络模型的参数。它通过自适应地估计矩阵的一阶矩和二阶矩来调整每个参数的学习率,从而更好地更新模型参数。具体地,Adam 优化器会计算每个参数的梯度的均值和方差,并分别用于调整参数的学习率,以实现更好的参数更新。
`optim.Adam()` 的常用参数包括:
- `params`:需要更新的模型参数,可以通过 `model.parameters()` 获取。
- `lr`:学习率,控制每次参数更新的步长。
- `betas`:Adam 优化器使用的一阶矩估计和二阶矩估计的指数衰减率,默认为 `(0.9, 0.999)`。
- `eps`:数值稳定性,防止分母为零,默认为 `1e-8`。
- `weight_decay`:权重衰减,用于控制模型的复杂度,避免过拟合。
除了 `optim.Adam()`,PyTorch 还提供了其他的优化器,例如 SGD、RMSprop 等,可以根据具体问题和模型的性能进行选择。
相关问题
optim.Adam
optim是一个实现了Adam优化算法的torch.optim包中的一个类。Adam是一种结合了Adagrad和RMSprop优点的优化算法。它适合处理稀疏梯度和非平稳目标,并且对内存需求较小。Adam算法为不同的参数计算不同的自适应学习率,适用于大数据集和高维空间的非凸优化问题。可以通过设置learning rate和其他参数来对Adam进行配置和调优。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.optim优化算法理解之optim.Adam()](https://blog.csdn.net/KGzhang/article/details/77479737)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [undefined](undefined)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
optim.Adam函数
optim.Adam函数是一种优化算法,用于对神经网络模型进行训练。它是基于随机梯度下降算法的改进版本,可以更快地收敛于全局最优解。Adam算法将每个参数的学习率进行自适应调整,使得每个参数的学习率在训练过程中可以改变,从而使得模型更加稳定。
在PyTorch中,可以使用optim.Adam函数来实现Adam算法的优化过程。使用方法如下所示:
```python
import torch.optim as optim
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
其中,model是神经网络模型,lr是学习率。通过指定参数和学习率,可以创建一个Adam优化器对象optimizer。在训练过程中,可以使用optimizer对模型进行更新:
```python
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
其中,zero_grad()用于清空梯度,backward()用于计算梯度,step()用于更新模型参数。通过多次迭代,可以使得模型逐渐收敛于全局最优解。
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