《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写代码。

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在前面的章节中

2.1-2.3章节回顾

2.3续

我们介绍了基本框架，激活函数和损失函数，向前传播和反向转播。那么我们如何优化已经优化我们建好的模型呢？在深度学习中，优化算法是训练神经网络的核心环节。优化算法通过调整模型的参数，使得损失函数最小化，从而提高模型的性能。本章的2.4到2.6节将详细介绍优化算法的基本概念、常用优化算法及其在PyTorch中的实现，以及卷积神经网络（CNN）的基础知识。

2.4 优化算法：让模型训练更高效

优化算法是训练神经网络的关键，它通过迭代更新模型参数，逐步降低损失函数的值。选择合适的优化算法可以显著提高模型的训练效率和性能。以下是一些常见的优化算法及其在PyTorch中的实现。

2.4.1 常见优化算法

1. 随机梯度下降（SGD）
   SGD是最基本的优化算法，通过计算损失函数关于参数的梯度，并用梯度下降法更新参数。SGD简单且对凸问题有效，但容易陷入局部最优。optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

    

2. 动量优化（Momentum）
   动量优化在SGD的基础上引入了“动量”概念，通过累积历史梯度信息，加速收敛并减少震荡

   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

    

3. Adagrad（自适应梯度算法）
   Adagrad根据梯度的历史信息自适应调整学习率，适合稀疏数据问题。

   optimizer = torch.optim.Adagrad(model.paramet