pytorch优化器函数啥意思
时间: 2023-10-31 07:39:25 浏览: 89
用于模拟 退火 的 Pytorch 优化器_python_代码_下载
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PyTorch中的优化器函数用于更新模型的参数,以使其逐渐接近最优解。优化器函数主要包括如下几种:
1. SGD(随机梯度下降):使用每个样本的梯度来更新模型参数。
2. Adam(自适应矩估计):使用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。
3. Adagrad(自适应梯度算法):对于频繁出现的特征,采用较小的学习率;对于不频繁出现的特征,采用较大的学习率。
4. Adadelta(自适应过程):类似于Adagrad,但用梯度的平方的滑动平均值来调整学习率。
5. RMSprop(均方根传播):每次更新时,使用梯度平方的滑动平均值来调整学习率。
这些优化器函数各有优缺点,需要根据具体问题选择合适的优化器函数。
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