optimizer

深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析提示：有谬误请指正本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS 、Rprop 、Adagrad、RMSprop 、Adadelta 、ASGD 、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导，帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。

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。