【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例:梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降:在每一次迭代中,梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度,一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降:在每次迭代中,只随机采样一个样本来计算梯度,一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降:在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量来计算梯度,一个epoch周期内会进行(样本...
PyTorch实战:图像分类任务的实现与优化
在深度学习的众多应用中,图像分类任务无疑是其中最为基础且关键的任务之一。通过使用PyTorch这样的强大工具,我们可以轻松地构建和训练图像分类模型。本文将详细介绍如何使用PyTorch来实现一个图像分类任务,并探讨一些优化策略,以提高模型的性能。 一、数据集准备 首先,我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。在图像分类任务中&...
PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题
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