pytorch学习笔记(各种优化算法的变式)

最新推荐文章于 2025-04-29 08:42:56 发布
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本文介绍了PyTorch中几种常见的优化算法，包括梯度下降法、SGD、Momentum、Adagrad、RMSprop和Adam。SGD在大数据集上使用，Momentum利用动量帮助越过局部最小值，Adagrad和RMSprop通过自适应学习率改进，而Adam结合了RMSprop和Momentum的优点，通常作为默认优化器。

梯度下降法

         梯度下降法的更新公式：

\Theta ^{i}=\Theta ^{i-1}-\eta \bigtriangledown L(\Theta ^{i-1})

梯度下降法的变式

1.SGD

        随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形,就是每次使用一批(batch)数据进行梯度的计算,而不是计算全部的数据的梯度,因为现在深度学习使用的数据量都特别的大,所以每次计算所有的梯度都是不现实的,这样会导致运算时间过长,同时每次都计算全部的梯度还失去了一些随机性,容易引入一些局部误差,所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正的最小的方向,但是这样反而容易跳出局部极小点。

2.Momentum

       第二种优化方法就是在随机梯度下降的同事，增加动量（Momentum）。这来自于物理中的概念，可以想象 损失函数是一个山谷，一个球从山谷滑下来，在一个平坦的地势，球的滑动速度就会慢下来，可能会陷入一些鞍点或者局部极小值点，如下图所示。

         这时候给它增加动量就可以让它从高处滑落的势能转换

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