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Torch中的优化器如何选择

Torch

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2024/3/11 19:31:58

栏目: 深度学习

在 Torch 中，优化器的选择取决于训练任务和模型的特性。以下是一些常见的优化器及其适用情况：

Adam：Adam 是一种常用的自适应学习率优化算法，通常适用于大多数深度学习任务。它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，并具有动量特性，能够在训练过程中自适应地调整学习率。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)

optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)

optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)

根据具体任务和模型的特性，可以选择不同的优化器来获得更好的训练效果。通常建议尝试不同的优化器并根据实验结果选择最适合的优化器。

Torch中的优化器如何选择