PyTorch의 RMSProp

RMSProp은 매개변수에 대한 학습 속도를 자동으로 조정하여 경사 하강을 수행할 수 있는 최적화 알고리즘입니다. PyTorch의 optim 모듈에 있는 RMSProp 클래스는 여러 인수와 함께 초기화할 수 있습니다. 이러한 인수에는 params, lr, alpha, eps, weight_decay, momentum, centered, capturable, foreach, maximize 및 differentiable이 포함됩니다. params 인수는 필수적이고 생성기여야 하며, 다른 인수들은 기본 값을 가집니다. step 메서드를 사용하여 매개변수를 업데이트할 수 있고, zero_grad 메서드를 사용하여 그래디언트를 리셋할 수 있습니다. state_dict 메서드를 사용하여 최적화자의 상태를 볼 수도 있습니다. RMSProp 클래스는 CPU 및 CUDA 디바이스에서 사용할 수 있지만, capturable 인수는 CUDA 디바이스에만 적용됩니다. RMSProp 클래스는 PyTorch 모델의 매개변수, 예를 들어 선형 레이어를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 모델의 매개변수는 params 인수를 사용하여 RMSProp 클래스에 전달할 수 있습니다. RMSProp 클래스는 경사 하강을 수행하고 모델의 매개변수를 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다.