4torch.optim.Adam 常用,对应神经网络Adam优化算法 主要参数: params:模型参数 lr :学习率 (默认: 1e-3) betas: 用于计算梯度及其平方的运行平均值的系数(默认值:(0.9, 0.999),对应梯度的一阶矩和二阶矩) eps :添加到分母以提高数值稳定性的项(默认值:1e-8) weight_decay :权重衰减(L2 惩罚)(默认值:...
torch.optim.Adam优化器参数学习 1.参数 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source] params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float, 可选) – ...
1.3.1 SGD(params, lr, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 实现带momentum和dampening的SGD,公式如下: v_{t+1} = \mu * v_{t} + g_{t+1} \ p_{t+1} = p_{t} - \text{lr} * v_{t+1} 1.3.2 Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0, ...
1.optim.Adam()参数说明 optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) params: 是待优化的参数,一般为网络的权重; lr: 是学习率,可不指定,默认值是0.001; betas: 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数,可不指定,默认值(0.9, 0.999); eps: 为了增加数值计算...
torch.optim.Optimizer优化没有提供 L1 或 L2 正则化方法,但是提供了 Weight Decay 方法,可以实现 L2 正则化的效果。对于随机梯度下降法(SGD),Weight Decay 方法与 L2 正则化方法等价,但是,对于较为复杂的优化方法(比如 Adam)中,二者不完全等价(邱锡鹏,神经网络与深度学习)。
torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) Implements Adam algorithm. It has been proposed inAdam: A Method for Stochastic Optimization. Parameters params(iterable) – iterable of parameters to optimize or dicts defining parameter groups ...
optimlr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0,amsgrad=False) 以Adam优化器为例,其params定义如下: params (iterable) – iterable of parameters to optimize or dicts defining parameter groups 所以我们传入的是一个迭代器,可以通过tertools.chain将两个网络参数连接起来。
weight_decay (float, 可选) – 权重衰减 (L2范数)(默认值: 0) step(closure) 执行单个优化步骤。 参数: closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。 classtorch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0)
torch.optim模块提供了丰富的优化器，涵盖了神经网络中常见的Adadelta, Adagrad, Adam等算法，以及SGD、RMSprop、Rprop等变种，用于调整模型参数。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...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() def train(): model.train() optimizer.zero_grad() # Clear gradients. out = model(data.x, data.edge_index) # Perform a single forward pass. ...