深度学习实战36-Pytorch中10大优化器的遍历与选择，应用于图像识别_pytorch优化器选择

作者：正经夜光杯 | 2024-08-10 18:52:40

踩

pytorch优化器选择

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战36-pyTorch中10大优化器的遍历与选择，应用于图像识别，本文将介绍PyTorch中的10种优化器，展示如何使用PyTorch中的10种优化器，我们将使用MNIST数据集和一个简单的多层感知器（MLP）模型。本文仅用于演示不同优化器的用法，实际应用中可能需要调整超参数以获得最佳性能。

一、PyTorch中10个优化器

1. SGD (随机梯度下降)

原理：SGD 是一种简单但有效的优化方法，它通过计算梯度的期望值来更新参数。

数学公式：

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/正经夜光杯/article/detail/959921