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PyTorch中的优化器用于更新模型参数,以最小化损失函数。优化器的作用是根据计算得到的梯度信息,调整模型参数的数值,使得模型在训练过程中不断逼近最优解。常见的优化器包括SGD、Adam、RMSprop等,每种优化器有不同的更新规则和参数调整策略,可以根据具体任务选择合适的优化器来提高模型的训练效果。
PyTorch中的优化器用于更新模型参数,以最小化损失函数。优化器的作用是根据计算得到的梯度信息,调整模型参数的数值,使得模型在训练过程中不断逼近最优解。常见的优化器包括SGD、Adam、RMSprop等,每种优化器有不同的更新规则和参数调整策略,可以根据具体任务选择合适的优化器来提高模型的训练效果。
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