优化器是深度学习中用于调整模型参数以最小化损失函数的关键组件。本教程将介绍 PyTorch 中常用的优化器。
常用优化器
以下是 PyTorch 中常用的优化器：
- SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是最简单的优化器之一。
- Adam: Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，适用于大多数问题。
- RMSProp: RMSProp 通过调整学习率来加速收敛。
- Adagrad: Adagrad 通过增加学习率来加快收敛。
Adam 优化器
Adam 优化器是深度学习中非常受欢迎的优化器。以下是 Adam 优化器的配置：
import torch.optim as optim
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
优化器比较
| 优化器 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| SGD | 简单、易于实现 | 收敛速度慢、需要手动调整学习率 |
| Adam | 收敛速度快、不需要手动调整学习率 | 可能会过拟合 |
扩展阅读
想要了解更多关于 PyTorch 优化器的信息，可以阅读以下教程：
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Adam 优化器