1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Głębokie uczenie z PyTorch – poziom średnio zaawansowany
Connected

ćwiczenie

Optymalizatory

Czas poznać różne optymalizatory, których możesz używać podczas trenowania modelu.

Zdefiniowano dla ciebie niestandardową funkcję train_model(optimizer, net, num_epochs). Przyjmuje ona optymalizator, model i liczbę epok jako argumenty, uruchamia pętle treningowe i wyświetla stratę treningową na końcu.

Użyjmy train_model(), aby przeprowadzić kilka krótkich treningów z różnymi optymalizatorami i porównać wyniki!

Instrukcje 1/3

undefined XP
  • 1
    • Zdefiniuj optimizer jako stochastyczny spadek gradientu (Stochastic Gradient Descent).
  • 2
    • Zdefiniuj optymalizator jako propagację średniej kwadratowej (RMSprop), przekazując parametry modelu jako pierwszy argument.
  • 3
    • Zdefiniuj optymalizator jako estymację momentów adaptacyjnych (Adam), ustawiając współczynnik uczenia na 0.001.