Pytorch-SGD算法解析
SGD(随机梯度下降)是机器学习中常用的优化算法,特别适用于大数据集和在线学习。与批量梯度下降不同,SGD每次仅使用一个样本来更新模型参数,提高了训练效率。本文介绍了SGD的基本步骤、Python实现及PyTorch中的应用示例。
Pytorch-Adam算法解析
肆十二在B站分享深度学习实战教程,本期讲解Adam优化算法。Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点,通过一阶和二阶矩估计,实现自适应学习率,适用于大规模数据和非稳态目标。PyTorch中使用`torch.optim.Adam`轻松配置优化器。
Pytorch-RMSprop算法解析
关注B站【肆十二】,观看更多实战教学视频。本期介绍深度学习中的RMSprop优化算法,通过调整每个参数的学习率来优化模型训练。示例代码使用PyTorch实现,详细解析了RMSprop的参数及其作用。适合初学者了解和实践。
如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧
在深度学习领域,优化器的选择对模型性能至关重要。尽管PyTorch中的标准优化器如SGD、Adam和AdamW被广泛应用,但在某些复杂优化问题中,这些方法未必是最优选择。本文介绍了四种高级优化技术:序列最小二乘规划(SLSQP)、粒子群优化(PSO)、协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)和模拟退火(SA)。这些方法具备无梯度优化、仅需前向传播及全局优化能力等优点,尤其适合非可微操作和参数数量较少的情况。通过实验对比发现,对于特定问题,非传统优化方法可能比标准梯度下降算法表现更好。文章详细描述了这些优化技术的实现过程及结果分析,并提出了未来的研究方向。