如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧
在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。虽然PyTorch中的标准优化器如 SGD 、 Adam 和 AdamW 被广泛应用，但它们并非在所有情况下都是最优选择。本文将介绍四种高级优化技术，这些技术在某些任务中可能优于传统方法，特别是在面对复杂优化问题时。 我们将探讨以下算法： 序列最小二乘规划（SLSQP） 粒子群优化（PSO） 协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES） ...
PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题
01、局部极小值，鞍点和非凸优化基于梯度的一阶和二阶优化都在梯度为零的点停止迭代，梯度为零的点并非表示我们真的找到了最佳的参数，更可能是局部极小值或者鞍点，在统计学习的大部分问题中，我们似乎并不关心局部极小值和全局最小值的问题，这是因为统计学习的损失函数经过设计是一个方便优化的凸函数，会保证优化问题是一个凸优化问题。在凸优化问题中，比如最小二乘和线性约束条件下的二次规划，参数空间的局部最小值必定....
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