Pytorch 优化器内部参数信息

Pytorch 优化器是一种用于训练深度神经网络的工具，它可以按照预定的规则调整神经网络参数，以达到最优化的效果。Pytorch 优化器内部有很多参数，下面就来介绍一下它们的含义。

1. 学习率

学习率是 Pytorch 优化器中最重要的参数之一，它可以控制模型参数的更新速度，一般情况下，学习率越大，模型参数更新的越快，但是如果设置的学习率太大，会导致模型不稳定，也可能会导致模型不能收敛。

2. 动量

动量是 Pytorch 优化器内部的一个参数，它可以控制模型参数更新的方向，以及模型参数更新的幅度。一般情况下，动量越大，模型参数更新的方向越明显，模型参数更新的幅度也越大，但是如果设置的动量太大，会导致模型参数更新的过程变得不稳定，也可能会导致模型不能收敛。

3. 权重衰减

权重衰减是 Pytorch 优化器内部的一个参数，它可以控制模型参数的更新，以降低模型的复杂度。一般情况下，权重衰减越大，模型参数更新的幅度越小，模型的复杂度也就越低，但是如果设置的权重衰减太大，会导致模型参数更新的过程变得不稳定，也可能会导致模型不能收敛。

4. 学习率衰减

学习率衰减是 Pytorch 优化器内部的一个参数，它可以控制模型参数更新的速度。一般情况下，学习率衰减越大，模型参数更新的速度就越慢，但是如果设置的学习率衰减太大，会导致模型参数更新的过程变得不稳定，也可能会导致模型不能收敛。