如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧
在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。
AdEMAMix: 一种创新的神经网络优化器
这种算法旨在解决当前广泛使用的Adam及其变体（如AdamW）在利用长期梯度信息方面的局限性。研究者们通过巧妙地结合两个不同衰减率的指数移动平均（EMA），设计出了这种新的优化器，以更有效地利用历史梯度信息。
Adam-mini：内存占用减半，性能更优的深度学习优化器
论文提出一种新的优化器Adam-mini，在不牺牲性能的情况下减少Adam优化器的内存占用。
【深度学习】优化器详解
深度学习中常见的优化器
深度学习中常见概念（收敛、优化器、学习率等）
选择最优学习率是很重要的，因为它决定了神经网络是否可以收敛到全局最小值。选择较高的学习率，它可能在你的损失函数上带来不理想的后果，因此几乎从来不能到达全局最小值，因为你很可能跳过它。所以，你总是在全局最小值附近，但是从未收敛到全局最小值。选择较小的学习率有助于神经网络收敛到全局最小值，但是会花费很多
