原文:pytorch的優化器optimizer使用方法

使用torch.optim創建一個optim 對象,這個對象會一直保持當前狀態或根據計算的梯度更新參數。 也是模型搭建模塊梯度走向,是模型迭代至關重要一部分。因此,本文為每個模塊自由設計學習率等參數問題進行探討。 本文首先給出探討問題及結論,然后分別解釋探討問題,具體如下: 一 探究問題: 分模塊設計不同參數 優化器如何自由添加自己參數與保留重要信息 整體模型如何設計 結果:若設置模塊,則按照模 ...

2021-05-21 17:14 0 3895 推薦指數:

查看詳情

Pytorch框架學習---(4)優化Optimizer

本節講述Pytorch中torch.optim優化包,學習率、參數Momentum動量的含義,以及常用的幾類優化。【Latex公式采用在線編碼優化概念:管理並更新模型所選中的網絡參數,使得模型輸出更加接近真實標簽。 目錄 1. ...

Sat Jun 27 07:24:00 CST 2020 0 586
前端優化:RequireJS Optimizer使用和配置方法

  RequireJS Optimizer 是 RequireJS 自帶的前端優化工具,可以對 RequireJS 項目中的 JavaScript & CSS 代碼使用 UglifyJS 或者 Closure Compiler 進行壓縮合並。這篇文章介紹RequireJS ...

Thu Oct 31 21:46:00 CST 2013 8 20031
優化Optimizer

目前最流行的5種優化:Momentum(動量優化)、NAG(Nesterov梯度加速)、AdaGrad、RMSProp、Adam,所有的優化算法都是在原始梯度下降算法的基礎上增加慣性和環境感知因素進行持續優化 Momentum優化 momentum優化的一個簡單思想:考慮物體運動 ...

Tue Apr 23 22:06:00 CST 2019 0 1363
Pytorch學習筆記08----優化算法Optimizer詳解(SGD、Adam)

1.優化算法簡述 首先來看一下梯度下降最常見的三種變形 BGD,SGD,MBGD,這三種形式的區別就是取決於我們用多少數據來計算目標函數的梯度,這樣的話自然就涉及到一個 trade-off,即參數更新的准確率和運行時間。 2.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度 ...

Fri Jul 31 00:28:00 CST 2020 0 2191
各種優化Optimizer的總結與比較

1.梯度下降法(Gradient Descent)   梯度下降法是最基本的一類優化,目前主要分為三種梯度下降法:     標准梯度下降法(GD, Gradient Descent)     隨機梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)     批量 ...

Sat Dec 08 01:49:00 CST 2018 0 7496
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM