sgd

随机梯度下降（SGD）算法的深度剖析与应用探索在当今的机器学习和深度学习领域，优化算法是模型训练的核心驱动力。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）作为一种经典的优化算法，因其高效的计算能力和广泛的应用场景，成为了许多研究者和工程师的首选。本文将深入剖析SGD的核心原理、特性、优化策略及其在实际项目中的应用，帮助读者更好地理解和掌握这一算法。

PyTorch源码系列（一）——Optimizer源码详解PyTorch的 Optimizer 类是深度学习模型中用于管理和更新模型参数的基类。它负责根据损失函数的梯度信息调整模型的参数，使模型逐步逼近最佳状态。Optimizer 类通过实现一些核心方法，如 step()，来执行参数更新过程，而 zero_grad() 方法则用于清除模型中所有参数的梯度。

深度学习 --- stanford cs231学习笔记七(训练神经网络之梯度下降优化器)在深度学习中，权重W的值是否合理是由损失函数L来判断的。L越小，表示W的设置越happy。L越大，表示W的值越unhappy。为了让L越来越小，常用的方法是梯度下降法。

Pytorch-SGD算法解析关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)

聊聊神经网络的优化算法优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。