在深度学习中，优化器是训练模型的关键组成部分。PyTorch 提供了多种优化器，可以帮助我们更好地调整模型参数，以达到更好的训练效果。

1. 常用优化器

以下是一些常用的 PyTorch 优化器：

  • SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降，是最基本的优化器之一。
  • Adam: 一种结合了动量和自适应学习率的优化器，常用于实际应用中。
  • RMSprop: 基于均方误差的优化器，适用于处理稀疏数据。
  • Adagrad: 对每个参数进行自适应学习率调整，适用于稀疏数据。

2. Adam 优化器详解

下面以 Adam 优化器为例，详细介绍其原理和使用方法。

2.1 Adam 优化器原理

Adam 优化器是一种结合了动量和自适应学习率的优化器。它通过维护两个变量来更新参数：

  • v: 历史梯度估计值
  • s: 历史梯度平方估计值

Adam 优化器在更新参数时，会根据以下公式进行计算：

v_t = β1 * v_{t-1} + (1 - β1) * g_t
s_t = β2 * s_{t-1} + (1 - β2) * g_t^2
m_t = v_t / (1 - β1^t)
n_t = s_t / (1 - β2^t)
θ_t = θ_{t-1} - α * m_t / (sqrt(n_t) + ε)

其中：

  • β1 和 β2 是超参数，分别代表动量和自适应学习率的衰减率。
  • g_t 是当前梯度。
  • α 是学习率。
  • ε 是一个很小的常数，用于防止除以零。

2.2 Adam 优化器使用方法

在 PyTorch 中，可以使用以下代码创建一个 Adam 优化器：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))

这里，model 是你的模型，lr 是学习率，betas 是动量和自适应学习率的衰减率。

3. 扩展阅读

更多关于 PyTorch 优化器的信息，可以参考以下链接：

希望这篇文章能帮助你更好地了解 PyTorch 的高级优化器。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。👇

相关图片

  • Adam_Optimizer
  • SGD_Optimizer