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演習

オプティマイザ

モデルの学習に使えるさまざまなオプティマイザを試してみましょう。

train_model(optimizer, net, num_epochs) というカスタム関数が用意されています。オプティマイザ、モデル、エポック数を受け取り、トレーニングループを実行し、最後にトレーニング損失を出力します。

それでは、train_model() を使って異なるオプティマイザで短い学習をいくつか回し、結果を比較してみましょう！

指示1 / 3

undefined XP
  • 1
    • optimizer を確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent）として定義してください。
  • 2
    • オプティマイザを Root Mean Square Propagation（RMSprop）として定義し、最初の引数にモデルのパラメータを渡してください。
  • 3
    • オプティマイザを Adaptive Moments Estimation（Adam）として定義し、学習率を 0.001 に設定してください。