在选择合适的优化器时，你需要考虑多个因素，以确保你的模型训练过程高效且稳定。以下是一些常见的优化器及其特点。

常见优化器

  • SGD (Stochastic Gradient Descent): 简单易用，但在某些情况下可能收敛速度较慢。
  • Adam: 结合了 Momentum 和 RMSprop 的优点，适用于大多数场景。
  • RMSprop: 适用于长尾分布的数据，有助于提高收敛速度。
  • Adamax: Adam 的改进版，解决了 Adam 在某些情况下不稳定的问题。

选择优化器的因素

  • 数据量: 对于大量数据，Adam 和 Adamax 通常表现较好。
  • 模型复杂度: 对于复杂的模型，需要使用更稳定的优化器，如 Adam 或 Adamax。
  • 收敛速度: 如果需要快速收敛，可以选择 SGD 或 RMSprop。

示例

以下是一个使用 Adam 优化器的示例代码：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

更多关于优化器的信息，请访问我们的优化器深入探讨页面

Adam 优化器示意图