为了验证四种算法的性能,在pytorch中的对同一个网络进行优化,比较四种算法损失函数随着时间的变化情况。代码如下: 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 opt_SGD=torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr=LR)opt_Momentum=torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr=LR,momentum=0.8)opt_RMSprop=t...
一个用的是SGD, 一个用的是momentum
SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。 参考...
据pytorch中的backward()函数的计算,当网络参量进行反馈时,梯度是被积累的而不是被替换掉;但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积,因此这里就需要每个batch设置一遍zero_grad 了。
1.SGD(随机梯度下降): SGD是最基本的优化算法,每次迭代仅使用一个随机样本进行梯度计算和参数更新。以下是纯Python和PyTorch的SGD实现: ```python def sgd(params, lr): for param in params: param -= lr * param.grad ``` PyTorch实现: ```python import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD(...
为了验证四种算法的性能,在pytorch中的对同一个网络进行优化,比较四种算法损失函数随着时间的变化情况。代码如下: opt_SGD=torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr=LR) opt_Momentum=torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr=LR,momentum=0.8) ...
optimizer= optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9) ... 二、优化器动态学习率设置(scheduler) 可以让学习率随着epoch的增大而减小,此处以ExponentialLR为例 使用示例: fromtorch.optim.lr_schedulerimportExponentialLR ... optimizer= optim.SGD(catp.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9) ...
Pytorch 代码中实现了SGD with Momentum/Nesterov两种,默认为SGD with Momentum。 首先,step函数允许传入一个loss的闭包。一些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数,即可传入一个闭包去允许它们重新计算你的模型。 其次,按照四个参数weight_decay、momentum、dampening、nesterov介绍。
而把原始的SGD称之为vanilla SGD。流行的深度学习库比如PyTorch等，一般也把带Momentum的SGD直接叫做SGD...
而把原始的SGD称之为vanilla SGD。流行的深度学习库比如PyTorch等，一般也把带Momentum的SGD直接叫做SGD...