首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。 配置变量包括:learningRate(梯度下降速率),learningRateDecay(梯度下降速率的衰减),weightDecay(权重衰减),momentum(动量 or 冲量)等等 learning...
weight_decay:权重衰减,用来防止模型过拟合,即通过对权重的L2正则化来约束模型的复杂度。 nesterov:是否使用Nesterov动量。 在优化过程中,optim.SGD会根据当前的梯度和学习率计算出每个参数的更新量,并更新模型的参数。更新量的计算公式如下: v(t) = momentum * v(t-1) - lr * (grad + weight_decay * w(t...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]
torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 参数详解: 1)params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict 2)lr (float) – 学习率 3)momentum (float, 可选) – 动量因子(默认:0) 4)weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩...
weight_decay：权重衰减，用来防止模型过拟合，即通过对权重的L2正则化来约束模型的复杂度。nesterov：是否...
weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认:0) dampening (float, 可选) – 动量的抑制因子(默认:0) nesterov (bool, 可选) – 使用Nesterov动量(默认:False) 例子: >>>optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)>>>optimizer.zero_grad()>>>loss_fn(model...
上面创建的optim.SGD类型的Optimizer,lr默认值为1e-1,momentum默认值为0.9。features12的参数学习率为1e-2。 灵活更改各层的学习率 torch.optim.optimizer.Optimizer的初始化函数如下: __init__(self, params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) params (iterable...
首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。 配置变量包括:learningRate(梯度下降速率),learningRateDecay(梯度下降速率的衰减),weightDecay(权重衰减),momentum(动量 or 冲量)等等 ...
torch.optim.SGD 参数,https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.SGD.html?highlight=sgd#torch.optim.SGD、其中weight_decay参数作用是在SGD中增加的l2的惩罚项...
主要的优化器如Adam具有学习率(lr)、动量系数(betas)、epsilon项(eps)、权重衰减(weight_decay)和AMSGrad选项等参数。其中，SGD是最基础的优化器，而Adam由于其良好的性能而广泛使用。除了基本的优化器，模块中还包含了学习率衰减策略，如LambdaLR、StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR和CosineAnnealingLR等...