<!DOCTYPE html>
یادگیری عمیق ۱۵- تنظیم‌کننده‌های نرخ یادگیری در پایتورچ
در این مقاله، به بررسی تنظیم‌کننده‌های نرخ یادگیری در پایتورچ می‌پردازیم. نرخ یادگیری یکی از مهمترین پارامترهایی است که بر روی عملکرد یک مدل یادگیری عمیق تأثیر می‌گذارد. انتخاب درست تنظیم‌کننده نرخ یادگیری می‌تواند کمک کننده‌ای برای بهبود عملکرد مدل باشد.
تنظیم‌کننده‌های نرخ یادگیری در پایتورچ
در پایتورچ، ما می‌توانیم از تنظیم‌کننده‌های مختلف برای کنترل نرخ یادگیری استفاده کنیم. برخی از تنظیم‌کننده‌های معروف شامل این موارد می‌شوند:
- SGD (Stochastic Gradient Descent)
- Adam
- RMSprop
- Adagrad
استفاده از SGD
SGD یکی از ساده‌ترین تنظیم‌کننده‌های نرخ یادگیری است که می‌تواند بر روی مدل‌های ساده و پیچیده عملکرد خوبی داشته باشد. برای استفاده از این تنظیم‌کننده، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:
“`python
import torch.optim as optim
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
“`
استفاده از Adam
Adam یک ترکیبی از تنظیم‌کننده‌های گرادیان نزولی و RMSprop است که به طور پیش‌فرض بر روی بیشتر مدل‌ها بهترین نتایج را نشان می‌دهد. برای استفاده از این تنظیم‌کننده، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:
“`python
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
“`
استفاده از RMSprop
RMSprop یک تنظیم‌کننده گرادیان نزولی است که با انطباق نرخ یادگیری به اندازه مناسب می‌تواند به سرعت به جواب مطلوب برسد. برای استفاده از این تنظیم‌کننده، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:
“`python
optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001)
“`
استفاده از Adagrad
Adagrad یک تنظیم‌کننده نرخ یادگیری است که بر اساس تاریخچه گرادیان‌ها اقدام به تعیین نرخ یادگیری مناسب برای هر پارامتر می‌کند. برای استفاده از این تنظیم‌کننده، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:
“`python
optimizer = optim.Adagrad(model.parameters(), lr=0.01)
“`
نتیجه گیری
تنظیم‌کننده‌های نرخ یادگیری در پایتورچ می‌توانند بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق کمک کنند. با تست و مقایسه تنظیم‌کننده‌های مختلف، می‌توانید به بهبود عملکرد مدل و دست‌یافتن به نتایج بهتر برسید.
