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。
【深藏功与名】揭秘大模型背后的真相：为何它们常让人欢喜让人忧，又该如何破局？
【10月更文挑战第5天】近年来，随着计算资源和算法的提升，大规模深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著成就，但也引发了“大模型幻觉”的讨论。该现象指模型虽在特定任务上表现出色，但在实际应用中存在过度拟合和泛化能力差等问题。本文分析了大模型的底层逻辑，并通过PyTorch代码示例展示了如何使用L2正则化缓解过度拟合。此外，还介绍了通过数据增强提高模型泛化能力的方法。未来研究需进一步平衡模型复杂度与泛化能力，以实现更佳性能。