损失优化器

doll ～CJ1 年前
pytorch·损失优化器·深度学习学习率策略
基于Pytorch的神经网络部分自定义设计本质上，优化和深度学习的目标是根本不同的。前者主要关注的是最小化目标，后者则关注在给定有限数据量的情况下寻找合适的模型。训练误差和泛化误差通常不同：由于优化算法的目标函数通常是基于训练数据集的损失函数，因此优化的目标是减少训练误差。但是，深度学习（或更广义地说，统计推断）的目标是减少泛化误差。