Pytorch 30种优化器总结

发布网友发布时间：2024-10-23 17:50

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热心网友时间：2024-11-13 14:47

Pytorch优化器系列中，SGD和Adam是最常用的两种，它们在复现中都有重要地位。SGD是基础优化器，而Adam则是基于动量的改进版，以更快的收敛速度和更稳定的性能著称。Adagrad和Adadelta则针对数据稀疏和不平衡的问题，学习率自适应调整，适应性强。SparseAdam是为稀疏张量设计的优化器，AdamW则是Adam的进化版，尽管争议较大，但训练效果显著。

Adagrad独立调整每个参数的学习率，而Adadelta则简化了计算，提高训练速度。RMSprop和NAdam都是基于RMSProp的改进，前者解决了学习率过快衰减的问题，后者结合了Nesterov动量，效果更优。LBFGS是一种高效且内存消耗小的优化方法，特别适用于无约束问题，但对条件要求严格。

RAdam和Rprop分别是对Adam和Rprop的改进，前者解决了学习率方差问题，后者适用于full-batch而非mini-batch。SWA通过随机权重平均提高泛化能力，AccSGD则是ASGD的一个变体，性能优于传统方法。AdaBound和AdaMod通过动态学习率边界解决了学习率过大或过小的问题，尤其在复杂网络上表现优秀。

Adafactor则是为了解决内存消耗问题，通过自适应地计算每个参数的更新。AdamP和AggMo分别针对归一化技术和动量方法进行了优化，提高了收敛性和稳定性。NovoGrad和PID则提供了新的梯度归一化和自适应优化策略，性能与传统方法相当或更好。

在众多优化器中，Lamb和QHAdam针对大批量训练进行了优化，NovoGrad在多个任务上表现稳定，而Yogi则针对非凸问题提供了新的解决方案。每种优化器都有其适用的场景和优势，根据具体任务需求选择合适的优化器至关重要。