Torch中的優化器如何選擇

在 Torch 中，優化器的選擇取決于訓練任務和模型的特性。以下是一些常見的優化器及其適用情況：

Adam：Adam 是一種常用的自適應學習率優化算法，通常適用于大多數深度學習任務。它結合了 AdaGrad 和 RMSProp 的優點，并具有動量特性，能夠在訓練過程中自適應地調整學習率。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)

optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)

optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)

根據具體任務和模型的特性，可以選擇不同的優化器來獲得更好的訓練效果。通常建議嘗試不同的優化器并根據實驗結果選擇最適合的優化器。

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