PyTorch優(yōu)化器的作用是通過優(yōu)化算法來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，以降低模型的損失函數(shù)值。優(yōu)化器根據(jù)模型的反向傳播過程計算的梯度信息，利用梯度下降等優(yōu)化算法來更新模型參數(shù)，使模型能夠更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。常用的優(yōu)化器包括SGD（隨機梯度下降）、Adam等。通過選擇合適的優(yōu)化器和調(diào)整優(yōu)化器的超參數(shù)，可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效果。
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