3.9PyTorch优化器

文档摘要

3.9 PyTorch优化器深度学习的目标是通过不断改变网络参数，使得参数能够对输入做各种非线性变换拟合输出，本质上就是一个函数去寻找最优解，只不过这个最优解是一个矩阵，而如何快速求得这个最优解是深度学习研究的一个重点，以经典的resnet-50为例，它大约有2000万个系数需要进行计算，那么我们如何计算出这么多系数，有以下两种方法：第一种是直接暴力穷举一遍参数，这种方法从理论上行得通，但是实施上可能性基本为0，因为参数量过于庞大。为了使求解参数过程更快，人们提出了第二种办法，即BP+优化器逼近求解。因此，优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。