1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Deep Learning intermediar cu PyTorch
Connected

exercițiu

Optimizatori

Este momentul să explorezi diferiții optimizatori pe care îi poți folosi pentru antrenarea modelului tău.

O funcție personalizată numită train_model(optimizer, net, num_epochs) a fost deja definită. Aceasta primește optimizatorul, modelul și numărul de epoci ca argumente, rulează buclele de antrenament și afișează pierderea la final.

Hai să folosim train_model() pentru câteva antrenamente scurte cu diferiți optimizatori și să comparăm rezultatele!

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
  • 1
    • Definește optimizer ca Stochastic Gradient Descent.
  • 2
    • Definește optimizatorul ca Root Mean Square Propagation (RMSprop), transmițând parametrii modelului ca prim argument.
  • 3
    • Definește optimizatorul ca Adaptive Moments Estimation (Adam), setând rata de învățare la 0.001.