Pytorch：动量与学习率

最新推荐文章于 2024-11-01 13:10:19 发布
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文章标签： pytorch 算法 人工智能
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本文介绍了PyTorch中动量（momentum）的概念，它是权重更新的一个惯性机制，结合了当前梯度和历史梯度的影响。此外，还讨论了学习率衰减（learning rate decay）的策略，包括根据loss变化动态调整和固定步长的周期性衰减，并给出了具体代码实现的例子。

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（1）动量：momentum，也可以说是惯性

w^{k+1}= w^{k}-\alpha \bigtriangledown f\left ( w^{k} \right ),经过z^{k+1}=\beta z^{k}+\bigtriangledown f\left ( w^{k} \right )变为w^{k+1}=w^{k}-\alpha z^{k+1}

也就是说，权值w现在不只想着\bigtriangledown f的方向衰减，也向着

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