Pytorch 中 9 种常见的梯度下降算法

PyTorch中常见的梯度下降算法主要用于优化神经网络的参数，以下是其中9种常见的梯度下降算法：

1. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次更新时使用单个样本的梯度来更新参数。由于随机选择样本，因此收敛过程可能较不稳定，但通常会比其他算法更快。

2. 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent, BGD）：每次更新时使用全部训练集的梯度来更新参数。由于使用全部样本，收敛过程通常较稳定，但计算成本较高。

3. 小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）：介于SGD和BGD之间，每次更新时使用一小批样本的梯度来更新参数。既能减少计算成本，又能保持较稳定的收敛。

4. 动量梯度下降法（Momentum Gradient Descent）：在更新参数时，引入一个动量项，类似于模拟物体滚下斜坡的惯性。可以加速收敛，并减少震荡。

5. Nesterov Accelerated Gradient（NAG）：是动量梯度下降法的变种，通过在更新前根据当前动量的方向先进行一次“超前预测”，可以更准确地估计梯度。

6. Adagrad：自适应学习率算法，会根据参数的历史梯度调整学习率，使得稀疏参数的学习率较大，稠密参数的学习率较小。

7. RMSprop：也是自适应学习率算法，对Adagrad做了改进，通过指数加权平均来限制历史梯度的累积。

8. Adadelta：是对RMSprop的改进，解决了RMSprop学习率下降过快的问题。

9. Adam（Adaptive Moment Estimation）：结合了动量梯度下降和RMSprop的优点，是目前最为常用的优化算法之一。

在PyTorch中，你可以使用torch.optim模块来访问这些优化算法，通过选择不同的优化器，可以灵活地应用在你的神经网络训练中。例如，torch.optim.SGD对应随机梯度下降，torch.optim.Adam对应Adam算法。