全国服务热线:400-123-4657
公告:
诚信为本,市场在变,诚信永远不变...
联系我们contact us
400-123-4657全国服务热线:
地址:
广东省广州市天河区88号
邮箱:
admin@youweb.com
手机:
13800000000
电话:
400-123-4657
公司动态 当前位置: 首页 > 摩鑫动态 > 公司动态
torch.optim优化算法理解之optim.Adam()解读添加时间:2024-08-12

下面是对于“torch.optim优化算法理解之optim.Adam()解读”的完整攻略。

在神经网络训练的过程中,我们需要选择一个好的优化算法来更新模型中的参数,这个过程就是优化算法。优化算法可以通过最小化损失函数来更新参数,以便更好地拟合数据。

目前常用的优化算法有SGD、Adam、RMSprop等,每个算法都有自己的优缺点,选用不同的算法会对训练效果产生不同的影响。

Adam算法是一种自适应优化算法,可以根据每个参数的历史梯度和动量对学习率进行自适应调整,同时避免了梯度下降中的局部最小值问题。

Adam算法的更新公式如下:

$v_t=\beta_1v_{t-1}+(1-\beta_1)g_t$

$s_t=\beta_2s_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2$

$\hat{v}_t=\frac{v_t}{1-\beta_1^t}$

$\hat{s}_t=\frac{s_t}{1-\beta_2^t}$

$ heta_{t+1}= heta_t-\frac{\alpha\hat{v}_t}{\sqrt{\hat{s}_t}+\epsilon}$

其中,$g_t$为梯度,$ heta_t$为当前参数,$\alpha$为学习率,$\beta_1$和$\beta_2$为两个可调参数,$v_t$和$s_t$是梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,通过对这两个估计的校正可以减小偏差,防止梯度估计的不准确。$\epsilon$是为了防止分母为0而添加的一个极小常数。

在Pytorch中,可以使用torch.optim中的Adam函数来实现Adam算法的优化器。Adam函数的定义如下:


其中,params是需要优化的参数,lr为学习率,betas是计算一阶和二阶矩估计的指数衰减率,eps是分母中的极小常数,用于避免除数为0的情况,weight_decay是L2正则化项的权重,amsgrad是一种变体Adam算法,可以减小训练过程中的波动。

在下面的两个案例中,我们将使用optim.Adam()来优化两个不同的模型。

在这个案例中,我们将使用Pytorch内置的手写数字数据集来训练一个简单的卷积神经网络。我们的目标是优化模型的准确率。


在上面的代码中,我们定义了一个简单的卷积神经网络,使用Adam优化器进行模型训练。最终的结果可以达到95%左右的准确率。

在这个案例中,我们使用LSTM对IMDb情感分析数据集进行分类,从而比较SGD和Adam两种优化算法的差异。


在上面的代码中,我们定义了一个LSTM模型,并使用Adam和SGD两种优化算法进行比较。最终的结果表明,Adam算法的收敛速度比较快,而SGD算法的准确率稍高。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:torch.optim优化算法理解之optim.Adam()解读 - Python技术站

平台注册入口