optim.Adam优化算法

时间：2024-12-09 21:00:38浏览次数：5

`optim.Adam`优化算法

是 PyTorch 中实现 Adam 优化算法的类，它是一种用于训练深度神经网络的优化器。Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，通过计算梯度的一阶矩估计（即平均值）和二阶矩估计（即未中心的方差）来动态调整每个参数的学习率，使得训练过程更加高效和稳定。以下是 optim.Adam 的主要作用和参数说明：

自适应学习率：Adam 优化器根据每个参数的梯度历史信息自动调整学习率，使得不同参数可以有不同的学习率。
动量项：Adam 优化器结合了动量项，这有助于加速梯度方向一致时的收敛，并减少震荡。
参数：

标签：optim,学习,算法,参数,Adam,优化
From： https://blog.csdn.net/qq_38998213/article/details/144355401

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