一、简介：优化器在神经网络模型中的作用是通过调节模型参数来优化模型性能，使其能够更好的拟合训练数据，提高预测准确性。同时，优化器还具有快速收敛、防止过拟合和避免陷入局部最优等能力，以确保模型的有效性和准确性二、参数： 1、params参数：模型的参数，传递给优化器可调节参数的信息  
优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。 优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系? SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。优点： 简单性，在优化算法中没有太多的参数需要调整，通过少量的计算量就可以获得比较好的结果。缺点： 在某些极端情况下
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2023-11-28 07:39:11
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目录说明Adam原理梯度滑动平均偏差纠正Adam计算过程pytorch Adam参数paramslrbetasepsweight_decayamsgrad说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr
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2023-08-10 21:47:33
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文章目录1. 优化器概述2. 优化器算法2.1 Adam2.2 RAdam2.3 AdamW3. 保存读取4. 学习率更新4.1 自定义学习率更新4.2 常数衰减4.3 分段衰减4.4 指数衰减4.5 循环学习率 1. 优化器概述深度学习的目标是通过不断改变网络参数，使得参数能够对输入做各种非线性变换拟合输出，本质上就是一个函数去寻找最优解，所以如何去更新参数是深度学习研究的重点。通常将更新参数
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2023-09-26 22:10:28
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文章目录1. 优化器1.1 [优化器的种类](https://zhuanlan.zhihu.com/p/64885176 "PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器")1.2 创建优化器1.3 优化器的属性2. 改变学习率 1. 优化器优化器就是根据导数对参数进行更新的类，不同的优化器本质上都是梯度下降法，只是在实现的细节上有所不同。类似的，PyTorch 里的所有优化器都继承
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2023-11-06 21:31:38
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文章目录一、优化算法二、学习率策略1、StepLR：均匀分步策略2、MultiStepLR：不均匀分步策略3、ExponentialLR：指数变换策略4、LambdaLR：自定义调整策略5、ReduceLROnPlateau：自适应调整策略三、参考资料 一、优化算法pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签导数：函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向
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2023-11-27 11:42:37
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器，包括 3 个
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2023-12-25 22:28:37
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目录一、优化器的重要性二、PyTorch 中的深度学习三、优化器的选择一、优化器的重要性深度学习模型通常包含大量的参数，因此训练过程涉及到优化这些参数以减小损失函数的值。这个过程类似于找到函数的最小值，但由于模型通常非常复杂，所以需要依赖数值优化算法，即优化器。优化器的任务是调整模型参数，以最小化损失函数，从而提高模型的性能。二、PyTorch 中的深度学习PyTorch 是一个流行的深度学习框架
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2024-07-30 00:24:41
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3.8 Pytorch优化器（） 优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。3.9.1 Pytorch提供的优化器torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 参数：
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2024-08-09 19:46:27
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torch.optim是一个实现了多种优化算法的包，大多数通用的方法都已支持，提供了丰富的接口调用，未来更多精炼的优化算法也将整合进来。 为了使用torch.optim，需先构造一个优化器对象Optimizer，用来保存当前的状态，并能够根据计算得到的梯度来更新参数。 要构建一个优化器optimizer，你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数（所有的参数必须是变量s）的列表。 然后，您可
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2024-04-18 19:50:50
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1. 优化器（Optimizer）用法优化器是Keras模型Compile()方法所需的参数之一，其决定采用何种方法来训练模型。 优化器两种用法：实例化优化器对象，然后传入model.compile()。实例化的优化器对象可以指定参数from kears import optimizers
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initia
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2023-12-31 17:47:13
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今天我们来看一个小众需求：自定义优化器。细想之下，不管用什么框架，自定义优化器这个需求可谓真的是小众中的小众。一般而言，对于大多数任务我们都可以无脑地直接上 Adam，而调参炼丹高手一般会用 SGD 来调出更好的效果，换言之不管是高手新手，都很少会有自定义优化器的需求。那这篇文章还有什么价值呢？有些场景下会有一点点作用。比如通过学习 Keras 中的优化器写法，你可以对梯度下降等算法有进一步的认识
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2023-08-24 17:12:22
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前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法，优化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可学习参数，并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分，(1)、(2)首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量，(3)在此基础上，学习Pytorch中的SGD随机梯度下降优化器；(4)最后，了解Pytorch提供的十种优
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2023-11-13 21:01:59
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仅作学习记录 文章目录一、说明二、Adam原理1. 梯度滑动平均2. 偏差纠正3. Adam计算过程三、pytorch Adam参数1. params2. lr3. betas4. eps5. weight_decay6. amsgrad 一、说明模型每次反向传导 都会给各个可学习参数p 计算出一个偏导数g_t，用于更新对应的参数p。通常偏导数g_t 不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过
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2023-10-10 21:22:09
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目录写在前面一、torch.optim.AdadeltaAdadelta代码Adadelta算法解析Adadelta总结二、torch.optim.RMSpropRMSprop代码RMSprop算法解析RMSprop总结三、torch.optim.Adam(AMSGrad)Adam代码Adam算法解析Adam总结四、torch.optim.AdamaxAdamax代码Adamax算法解析Adama
目录1.写在前面2.训练优化器2.1 Stochastic Gradient Descent (SGD) 2.2 Momentum 更新方法2.3 AdaGrad 更新方法2.4 RMSProp 更新方法2.5 Adam 更新方法3.DataLoader1.写在前面 DataLoader, 我们能用它来包装自己的数据, 进行批训练. 而且
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2024-06-10 14:53:57
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提到优化器，大多数人会想到 Adam。自 2015 年推出以来，Adam 一直是该领域的「王者」。但近日，波士顿大学的一位助理教授做出了一个假设，他认为 Adam 或许不是最佳的优化器，只是神经网络的训练使其成为了最佳。Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很
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2024-05-24 09:43:31
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# PyTorch中Adam优化器参数的实现
## 导言
在深度学习中，优化器是非常重要的一部分，它决定了模型训练的速度和效果。而Adam优化器是目前常用的一种优化器，它结合了动量法和自适应学习率方法，能够在训练过程中自动调整学习率，并且在梯度更新中引入了动量，能够更加稳定地优化模型。
在本篇文章中，我将教会你如何在PyTorch中实现Adam优化器参数的设置。首先，我将给出整个流程的步骤，然
原创
2023-08-18 05:38:32
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目录1.SGD2.RMSprop3.Adagrad4.Adadelta5.Adam6.Adamax1.SGD随机梯度下降，随机：随机选取部分数据集参与计算。SGD支持动量参数，支持学习率衰减率。用法：optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)lr:大于0的浮点数，学习率。momentum：大于0的浮点数，动量参数。par
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2023-10-01 11:56:53
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1、为什么使用normalization?主要还是为了克服神经网络难以训练的弊端！internal covariate shift:数据尺度/分布异常，导致训练困难！具体详解请移步：知乎关于normalization的介绍 讲解的很详细，我这里也不多赘述了！2、Pytorch中常见的Normalization有哪些？Layer Normalization(LN)：BN不适用于变长的网络，
