在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：总得来说，这三个函数的作用是先将梯度归零（optimizer.zero_grad()），然后反向传播计

Adam吸收了Adagrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析#深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadel

1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为0.2.专有名词SGD在第四步中，参数的更新就是pytorch中的optim(优化过程)，现在

在定义了损失函数之后，需要通过优化器来寻找最小损失，下面介绍一些常见的优化方法。(BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam)BGD是梯度下降法最基础的形式，每次迭代更新中使用所有的训练样本，数学表达如下：

文章目录[源码解析]PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器0x00摘要0x01前文回顾0x02DP之中的优化器2.1流程2.2使用0x03DDP之中的优化器3.1流程3.2优化器状态3.3使用0x04Horovod的优化器4.1hook同步梯度4.1.1注册hooks

Keras优化器的基类。继承自：Viewaliases用于迁移的兼容别名有关详细信息，请参阅Migrationguide。tf.keras.optimizers.legacy.Optimizer(name,gra

weightdecay是提高最终收敛的正确率的还是提高收敛速度的？同理，momentum呢？normalization呢？一、weightdecay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weig