在PyTorch中,选择合适的优化器取决于您的模型和训练任务。以下是一些常用的优化器及其适用场景: SGD(随机梯度下降):SG
在PyTorch中,选择合适的优化器取决于您的模型和训练任务。以下是一些常用的优化器及其适用场景:
SGD(随机梯度下降):SGD是最基本的优化器,在训练简单模型时通常表现良好。但对于复杂模型或非凸优化问题,SGD可能会收敛较慢。
Adam:Adam是一种自适应学习率的优化器,通常能够快速收敛并适用于大多数深度学习任务。它结合了动量和自适应学习率的优点。
RMSprop:RMSprop也是一种自适应学习率的优化器,适用于非平稳目标。
Adagrad:Adagrad是一种自适应学习率的优化器,适用于稀疏数据和非凸优化问题。
Adadelta:Adadelta是一种自适应学习率的优化器,不需要手动设置学习率。
在选择优化器时,可以根据模型的特点、数据集的规模和训练任务的复杂度来进行选择。通常建议在实际训练中尝试不同的优化器,然后根据训练效果和收敛速度来选择最合适的优化器。
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本文标题: PyTorch中怎么选择合适的优化器
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