sgd_experimental（）里面的参数有什么

sgd_experimental()函数的参数如下：

1. params：需要进行优化的参数列表。

2. lr：学习率。

3. momentum：动量系数。

4. weight_decay：权重衰减系数。

5. nesterov：是否使用Nesterov动量。

6. dampening：动量阻尼系数。

7. norm_type：梯度归一化方式。

8. eps：数值稳定性参数。

9. centered：是否使用Centralized SGD。

10. lr_decay：学习率衰减系数。

11. lr_decay_step_size：学习率衰减步长。

12. clip_grad_norm：梯度裁剪参数。

13. batch_size：每个mini-batch的大小。

14. num_iters：迭代次数。

15. verbose：是否输出调试信息。

16. device：使用的计算设备。

相关问题

sgd_experimental（）参数

sgd_experimental()函数的参数如下：

- `params` (iterable)：模型参数。
- `lr` (float)：学习率。
- `momentum` (float, optional)：动量因子，默认为0。
- `dampening` (float, optional)：抑制动量因子的衰减系数，默认为0。
- `weight_decay` (float, optional)：权重衰减系数（L2惩罚），默认为0。
- `nesterov` (bool, optional)：是否使用Nesterov动量，默认为False。
- `weight_decay_type` (str, optional)：权重衰减类型，可选值为"l2"、"l1"和"none"。默认为"l2"。
- `use_gc` (bool, optional)：是否使用梯度中心化，默认为False。
- `gc_conv_only` (bool, optional)：是否只在卷积层使用梯度中心化，默认为False。
- `gc_conv_groups` (int, optional)：卷积层梯度中心化的组数，默认为32。
- `gc_bn_only` (bool, optional)：是否只在BN层使用梯度中心化，默认为False。
- `gc_eps` (float, optional)：梯度中心化的epsilon值，默认为1e-8。
- `gc_conv_only_bn` (bool, optional)：是否在只进行卷积操作的BN层使用梯度中心化，默认为False。
- `gc_conv_skip_kernel` (bool, optional)：是否跳过卷积核的梯度中心化，默认为False。
- `gc_conv_skip_bias` (bool, optional)：是否跳过卷积偏置的梯度中心化，默认为False。

sgd_experimental是什么意思

我不知道sgd_experimental具体指什么，可能需要提供更多上下文信息。但是一般来说，experimental通常指的是一种实验性的、尚未成熟的技术或方法，还需要进一步测试和验证。而sgd可能指的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）算法，是一种用于优化模型参数的常见方法。因此，sgd_experimental可能指的是一种实验性的、基于随机梯度下降的优化算法或者技术。