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Torch中的模型優(yōu)化技術(shù)有哪些

小樊
84
2024-03-07 18:00:27

Torch中的模型優(yōu)化技術(shù)包括以下幾種：

  1. 隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：SGD是最常用的優(yōu)化算法之一，通過計算梯度來更新模型參數(shù)。

  2. Adam優(yōu)化器：Adam是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化算法，結(jié)合了動量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整方法，可以更快地收斂到最優(yōu)解。

  3. RMSprop優(yōu)化器：RMSprop是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法，通過對梯度的平方進(jìn)行指數(shù)加權(quán)移動平均來調(diào)整學(xué)習(xí)率。

  4. Adagrad優(yōu)化器：Adagrad是一種基于梯度大小來調(diào)整學(xué)習(xí)率的算法，適合處理稀疏數(shù)據(jù)。

  5. Adadelta優(yōu)化器：Adadelta是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法，不需要手動設(shè)置學(xué)習(xí)率，可以更好地處理非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)。

  6. L-BFGS優(yōu)化器：L-BFGS是一種擬牛頓法算法，適合處理大規(guī)模問題。

  7. Momentum優(yōu)化器：Momentum是一種加速收斂的優(yōu)化算法，通過引入動量項來平滑梯度更新過程。

  8. 衰減學(xué)習(xí)率：通過逐漸減小學(xué)習(xí)率，可以使模型更加穩(wěn)定地訓(xùn)練。

這些優(yōu)化技術(shù)可以根據(jù)具體情況選擇合適的算法來優(yōu)化模型。

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