pytorch中优化器的选择
时间: 2023-11-12 20:43:48 浏览: 235
浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用
PyTorch中有多种优化器可以选择,每种优化器都有其优缺点和适用场景。以下是一些常见的优化器及其特点:
1. SGD(Stochastic Gradient Descent):是一种基本的梯度下降算法,每次迭代更新权重时使用整个训练集的梯度平均值,易于实现,但收敛速度较慢。
2. Adam(Adaptive Moment Estimation):结合了Adagrad和RMSProp,具有自适应学习率和动量的特性,适用于大规模数据集和高维空间,但容易陷入局部最优解。
3. Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm):自适应地调整每个参数的学习率,对于稀疏数据集效果较好,但在深度神经网络中容易出现学习率下降过快的问题。
4. RMSProp(Root Mean Square Propagation):自适应调整每个参数的学习率和梯度的衰减率,对于非平稳目标函数和RNN等模型效果较好,但容易出现学习率下降过快的问题。
5. Adadelta:自适应调整每个参数的学习率和梯度的加权平均值,对于大规模数据集和高维空间效果较好,但需要更多的训练时间。
6. AdamW:Adam的一种变体,添加了权值衰减,可以防止过拟合。
在选择优化器时,需要根据数据集大小、模型复杂度、训练速度等因素进行综合考虑。同时,也可以尝试不同的优化器进行对比实验,以选择最适合自己的优化器。
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