Torch

Torch中的优化器有哪些

小樊
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2024-03-25 11:05:49
栏目: 深度学习

在PyTorch中,常见的优化器包括:

  1. torch.optim.SGD:随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)优化器。
  2. torch.optim.Adam:Adam优化器,结合了动量方法和自适应学习率。
  3. torch.optim.Adagrad:Adagrad优化器,自适应地调整每个参数的学习率。
  4. torch.optim.Adamax:Adamax优化器,对Adam进行了改进,使用了无穷范数的平均值来估计梯度的二阶矩。
  5. torch.optim.Adadelta:Adadelta优化器,对Adagrad进行了改进,动态地调整学习率。
  6. torch.optim.RMSprop:RMSprop优化器,根据梯度的二阶矩来调整学习率。
  7. torch.optim.AdamW:AdamW优化器,对Adam进行了改进,引入了权重衰减项。
  8. torch.optim.SparseAdam:稀疏Adam优化器,用于稀疏梯度的优化。
  9. torch.optim.LBFGS:L-BFGS优化器,Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法的一种实现。
  10. torch.optim.Rprop:Rprop优化器,用于基于梯度的优化。

这些优化器可以根据具体的问题和需求进行选择和调整。

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