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torch.optim.SGD参数详解
随机梯度下降法 $\theta_{t} \leftarrow \theta_{t-1}-\alpha g_{t}$ Code： optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.001) 权重衰减 $\theta_{t} \leftarrow(1-\beta) \theta_{t-1}-\alpha \mathbf{g}_{t}$ 其中 $\mathrm{g}_{t}$ 为第“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam”
“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam” 随机梯度下降法牛顿法动量法Nesterov学习率应该慢慢减小的。 AdaGradRMSpropAdamNadam 随机梯度下降法 怎么减小每次计算的参数量？ 梯度下降法性价比低。 mini-batch等价于随机梯度下降法。 步长越Nesterov Accelerated Gradient (NAG)优化算法详解
比Momentum更快：揭开NAG的真面目 作为一个调参狗，每天用着深度学习框架提供的各种优化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等，却对其中的原理不甚清楚，这样和一条咸鱼有什么分别！（误）但是我又懒得花太多时间去看每个优化算法的原始论文，幸运的是，网上的大神早就已经帮人总结好了：《AnNadam优化算法公式推导（涉及Netsterov，Adam，Momentum）
原论文：INCORPORATING NESTEROV MOMENTUM INTO ADAM https://openreview.net/pdf?id=OM0jvwB8jIp57ZJjtNEZ