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111 浏览量 2022-04-07 22:32:58 上传评论收藏 178.93MB RAR 举报

深度学习是现代人工智能领域的重要组成部分，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，处理复杂的数据问题。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，以其易用性和灵活性受到广大开发者的喜爱。本教程将带你深入理解并实战随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD），这是优化深度学习模型中最基础且广泛使用的算法。随机梯度下降是一种优化算法，用于在多维度空间中寻找最小化或最大化的函数。在深度学习中，我们通常要最小化损失函数来调整模型参数，而SGD就是实现这一目标的关键工具。它与传统的梯度下降不同，后者在每次迭代时计算整个训练集的梯度，而SGD则只对单个或小批量样本进行梯度计算，这大大减少了计算量，使得训练过程更高效。在PyTorch中，SGD的实现非常直观。我们需要定义模型、损失函数和优化器。模型通常由一系列层（如卷积层、全连接层等）组成，损失函数衡量模型预测与真实值之间的差异，而优化器则负责更新模型参数。以下是一个简单的例子： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 假设我们已经定义了一个模型model，损失函数loss_fn model = ... loss_fn = ... # 初始化随机权重 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 学习率设置为0.01 for epoch in range(num_epochs): for inputs, targets in dataloader: # dataloader是数据加载器，每次返回一个批次的数据 optimizer.zero_grad() # 清零之前的梯度 outputs = model(inputs) # 前向传播 loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播计算梯度 optimizer.step() # 使用梯度更新权重 ``` 在这个过程中，`optimizer.step()`会根据学习率和当前梯度来更新模型的参数。而`optimizer.zero_grad()`确保了在每个批次或每个epoch开始时，梯度被清零，避免了梯度累积的问题。随机梯度下降的一个关键优势在于它的速度。由于它每次只考虑部分样本，因此可以在大型数据集上快速收敛。然而，这也可能导致模型在训练早期阶段的波动较大，因为每个批次的梯度可能有所不同。为了解决这个问题，可以采用小批量随机梯度下降（Mini-Batch SGD），即每次迭代使用一小部分（例如32或64个）样本，这样既保留了速度优势，又能获得更稳定的梯度估计。在实际应用中，PyTorch还提供了其他优化器，如Adam、RMSprop等，它们在SGD的基础上加入了动量项和其他改进，通常能带来更好的收敛性能。但理解SGD的基本原理对于任何深度学习从业者来说都是至关重要的。本教程的"6.随机梯度下降"部分，将详细阐述SGD的工作原理、优缺点，以及如何在PyTorch中有效地使用它。通过实践，你将能够掌握这一核心技能，并将其应用于各种深度学习任务中。

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深度学习与PyTorch入门实战教程-随机梯度下降.rar （18个子文件）

6.随机梯度下降

课时36 常见函数的梯度.mp4 8.48MB

课时34 什么是梯度-1.mp4 13.45MB

课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 16.76MB

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课时35 什么是梯度-2.mp4 21.49MB

下载必看.txt 2KB

课时46 优化问题实战.mp4 13.38MB

课时45 反向传播算法-2.mp4 9.24MB

课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 17.3MB

课时44 反向传播算法-1.mp4 17.29MB

课时43 链式法则.mp4 14.63MB

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课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 17.2MB

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课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 17.07MB

课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 8.76MB

课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 11.44MB

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