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Nắm vững các khái niệm học sâu để ứng dụng vào trí tuệ nhân tạo thực tiễn

Phương pháp giảm gradient ngẫu nhiên và các kỹ thuật tối ưu hóa (Stochastic Gradient Descent and Optimizers)

SGD + 모멘텀 등의 코드

Đã giải quyết

507

kundol

3 câu hỏi đã được viết

0

안녕하세요 강사님 ㅎㅎ

강의 너무 잘 듣고 있습니다.

다름이 아니라.

15:40 에 많이 사용하는 것이

SGC + 스케줄링 또는 SGD + 모멘텀 + 스케줄링 이라고 말씀하셨는데요.

해당 부분을 코드로 나타내면 이렇게 되는게 맞을까요?

import torch
import torch.optim as optim 
# SGD + 스케줄링
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  
# SGD + 스케줄링 + 모멘텀
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) 
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) 
for epoch in range(num_epochs):
...
    for inputs, targets in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step() 
    scheduler.step()
 

 

감사합니다.

머신러닝 딥러닝 인공신경망

Câu trả lời 1

0

dlbro

안녕하세요.

네 맞습니다!

 

추가적으로 말씀드리면

ADAM이랑 모멘텀+스케줄링이 지금까지 많이 쓰여져 왔는데요.

ADAM이 거의 디폴트처럼 쓰인다고 보시면 됩니다 :)

 

 

열공하세요!

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