pytorch中使用torch.optim优化神经网络以及优化器的选择

神经网络优化器，主要是为了优化我们的神经网络，使他在我们的训练过程中快起来，节省社交网络训练的时间。在pytorch中提供了方法优化我们的神经网络，是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。

要使用，您必须构造一个optimizer对象。这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数。

要构造一个Optimizer，你必须给它一个包含参数（必须都是Variable对象）进行优化。然后，您可以指定optimizer的参 数选项，比如学习率，权重衰减等。具体参考torch.optim中文文档

这里主要参考加速神经网络训练 (Speed Up Training)教程比喻出来方便大家学习，如果想知道更加详细以及官方的解答，可以参考各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

• SGD是最基础的优化方法，普通的训练方法, 需要重复不断的把整套数据放入神经网络NN中训练, 这样消耗的计算资源会很大.当我们使用SGD会把数据拆分后再分批不断放入 NN 中计算. 每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.

• 传统的参数 W 的更新是把原始的 W 累加上一个负的学习率(learning rate) 乘以校正值 (dx). 此方法比较曲折。

所以我们把这个人从平地上放到了一个斜坡上, 只要他往下坡的方向走一点点, 由于向下的惯性, 他不自觉地就一直往下走, 走的弯路也变少了. 这就是 Momentum 参数更新。

• 优化学习率，使得每一个参数更新都会有自己与众不同的学习率。与momentum类似，不过不是给喝醉酒的人安排另一个下坡, 而是给他一双不好走路的鞋子, 使得他一摇晃着走路就脚疼, 鞋子成为了走弯路的阻力, 逼着他往前直着走.

• 有了 momentum 的惯性原则 , 加上 adagrad 的对错误方向的阻力, 我们就能合并成这样. 让 RMSProp同时具备他们两种方法的优势. 不过细心的同学们肯定看出来了, 似乎在 RMSProp 中少了些什么. 原来是我们还没把 Momentum合并完全, RMSProp 还缺少了 momentum 中的 这一部分. 所以, 我们在 Adam 方法中补上了这种想法.

• 计算m 时有 momentum 下坡的属性, 计算 v 时有 adagrad 阻力的属性, 然后再更新参数时 把 m 和 V 都考虑进去. 实验证明, 大多数时候, 使用 adam 都能又快又好的达到目标, 迅速收敛. 所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.

SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳. 我们在自己的试验中可以尝试不同的优化器, 找到那个最适合你数据/网络的优化器。如果你要查看视频教程Optimizer 优化器

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