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...
参数震荡,无法收敛 三Momentum Momentum通过对原始梯度做了一个平滑,正好将纵轴方向的梯度抹平了(红线部分),使得参数更新方向更多地沿着横轴进行,因此速度更快。 code 跟上面一样,差别是参数更新过程 一个用的是SGD, 一个用的是momentum
SGD,即随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent),是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法,特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降(Batch Gradient Descent)不同,SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参数,这使得它在处理大规模数据集时更加高效。 SGD算法的基本步骤 初始化参数:选择...
PyTorch实现: ```python import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD(params, lr) optimizer.step ``` PyTorch提供了torch.optim模块来实现优化算法,可以直接调用其中的SGD类进行参数更新。 2. Momentum: Momentum算法在SGD的基础上引入了动量项,用于加速收敛过程。以下是纯Python和PyTorch的Momentum实现: `...
Pytorch学习笔记09---SGD的参数几个重要的参数:学习率 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量 1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度: 学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下...
"test_sgd_momentum_dampening_foreach_cuda": 5, "test_sgd_momentum_foreach_cuda": 5, "test_rmsprop_tensor_lr_capturable_foreach_cuda": 4, "test_sgd_weight_decay_maximize_cuda": 4, "test_sgd_weight_decay_maximize_cpu": 4, "test_sgd_momentum_weight_decay_foreach_cuda": 2, "test_...
🐛 Describe the bug The doc of optim.SGD() doesn't say that the type of lr, momentum, weight_decay and dampening parameter are bool as shown below: Parameters ... lr (float, optional) – learning rate (default: 1e-3) momentum (float, optio...
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) ...
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。
Pytorch学习笔记09---SGD的参数几个重要的参数:学习率 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量 1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度: 学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下...