原文:Pytorch torch.optim优化器个性化使用

一 简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet t.nn.Module : def init self : super LeNet, self . init self .features t.nn.Sequential t.nn.Conv d , , , t.nn.ReLU , t.nn.MaxPool d , , t.nn.Conv d , , , t.n ...

2018-06-28 20:23 0 5567 推荐指数:

查看详情

PyTorch官方中文文档:torch.optim 优化参数

内容预览: step(closure) 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) –...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ 参数: params ...

Fri Jul 05 01:55:00 CST 2019 0 3467
torch.optim优化算法理解之optim.Adam()

torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来。 为了使用torch.optim,需先构造一个优化对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数。 要构建一个优化 ...

Thu Jul 04 04:29:00 CST 2019 0 2159
torch.optim用法(参数组的设置)

torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。 如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建 ...

Wed Apr 07 23:05:00 CST 2021 0 585
torch.optim.Adam优化参数学习

1.参数 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08 ...

Wed Jan 13 04:04:00 CST 2021 0 2963
搜索实时个性化模型——基于FTRL和个性化推荐的搜索排序优化

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配。传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时;个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化。本文提出两个创新优化,一是打通 ...

Thu Sep 06 18:05:00 CST 2018 0 1396
贝叶斯个性化排序(BPR)pytorch实现

一、BPR算法的原理: 1、贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结 https://www.cnblogs.com/pinard/p/9128682.html 2、Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现 https://www.cnblogs.com ...

Tue Nov 10 02:25:00 CST 2020 0 1202
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM