PyTorch の RMSProp

RMSPropは、パラメーターの学習率を自動的に適合させることで勾配降下を行うことができる最適化アルゴリズムです。PyTorchのoptimモジュールにあるRMSPropクラスは、複数の引数で初期化することができます。これらの引数には、params、lr、alpha、eps、weight_decay、momentum、centered、capturable、foreach、maximize、differentiableなどがあります。params引数は必須であり、ジェネレーターでなければなりません。他の引数にはデフォルト値があります。 stepメソッドを使用してパラメーターを更新し、zero_gradメソッドを使用して勾配をリセットすることができます。state_dictメソッドを使用して、オプティマイザーの状態を確認することができます。RMSPropクラスは、CPUデバイスとCUDAデバイスの両方で使用することができますが、capturable引数はCUDAデバイスにのみ適用されます。 RMSPropクラスは、PyTorchモデルのパラメーター、例えば線形層のパラメーターを最適化するために使用することができます。モデルのパラメーターは、params引数を使用してRMSPropクラスに渡すことができます。RMSPropクラスを使用して勾配降下を行い、モデルのパラメーターを更新することができます。