adam优化器和余弦退火

timm库是一个用于PyTorch的图像模型库，提供了各种预训练的图像模型架构和训练工具。在timm库中，Adam优化器和余弦退火是两种常用的优化和学习率调整方法。 Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地调整学习率。在timm库中，可以使用Adam优化器来优化模型的参数。 余弦退火是一种学习率调整策略，它在训练过程中逐渐降低学习率，以帮助模型更好地收敛。余弦退火的思想是将学习率与余弦函数进行调整，使得学习率在训练过程中先快速下降，然后逐渐减小。在timm库中，可以使用余弦退火来调整模型的学习率。 综上所述，timm库提供了Adam优化器和余弦退火这两种常用的优化和学习率调整方法，可以帮助用户更好地训练和优化图像模型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [MobileVIT实战：使用MobileVIT实现图像分类](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124455928)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Swin Transformer实战： timm使用、Mixup、Cutout和评分一网打尽，图像分类任务](https://blog.csdn.net/baidu_39332177/article/details/124856098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]