torch.optim.adamw参数设置momentum
时间: 2023-07-18 14:04:01 浏览: 119
torch.optim.AdamW是一种优化器,它是Adam优化器的一个变体。与Adam不同的是,它使用权重衰减而不是L2正则化来防止过拟合,并且采用了一些适当的修正项来解决梯度偏差的问题。AdamW没有单独设置动量参数。相反,它使用指数加权移动平均方法来估计梯度的一阶矩和二阶矩。
如果你仍然想要设置动量参数,可以考虑使用其他优化器,如SGD等。在PyTorch中,可以通过以下方式设置SGD优化器的动量参数:
```
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
```
其中,momentum参数设置了动量的值。通常,动量的值设置为0.9,这是一种常用的做法。但是,具体的动量值需要根据具体的应用场景进行调整,可能需要进行一些实验来找到最佳值。
相关问题
torch.optim.SGDmomentum
torch.optim.SGD中的momentum参数是用来控制动量(momentum)更新的一种优化方法。动量是一种加速梯度下降的技巧,它的原理是在梯度更新时,不仅仅考虑当前的梯度方向,还会考虑之前的梯度方向。这样可以在梯度方向变化较小的地方加速收敛,并且可以跳过一些局部最小值。
momentum参数控制着动量的大小,它是一个介于0和1之间的值。一般来说,较大的momentum值会使得更新步伐更大,从而加快训练速度,但也可能导致震荡或者错过最优值;较小的momentum值会使得更新步伐更小,从而更加稳定,但也可能导致训练速度变慢。
在使用torch.optim.SGD时,可以通过设置momentum参数来调整动量的大小,如下所示:
```python
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
其中,momentum参数被设置为0.9。这意味着每次更新时,当前梯度方向会被乘以0.9,并加上0.1倍之前的动量。这样可以在迭代过程中积累之前梯度方向的信息,从而加快训练速度。
torch.optim.SGD的参数
torch.optim.SGD是PyTorch中的一个优化器,用于优化神经网络的参数。它使用随机梯度下降算法来更新参数。
torch.optim.SGD的主要参数如下:
- params:需要优化的参数。
- lr:学习率。
- momentum:动量(可选,默认值为0)。
- weight_decay:权重衰减(可选,默认值为0)。
- dampening:动量的抑制因子(可选,默认值为0)。
- nesterov:是否使用Nesterov动量(可选,默认值为False)。
其中,params和lr是必须指定的参数。其他参数都是可选的,但是如果不指定它们的值,则默认值将被使用。
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