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mindspore.nn.SGD
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.. py:class:: mindspore.nn.SGD(*args, **kwargs)
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随机梯度下降的实现。动量可选。
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SGD相关介绍参见 `SGD <https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_dencent>`_ 。
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Nesterov动量公式参见论文 `On the importance of initialization and momentum in deep learning <http://proceedings.mlr.press/v28/sutskever13.html>`_ 。
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.. math::
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v_{t+1} = u \ast v_{t} + gradient \ast (1-dampening)
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如果nesterov为True：
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.. math::
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p_{t+1} = p_{t} - lr \ast (gradient + u \ast v_{t+1})
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如果nesterov为False：
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.. math::
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p_{t+1} = p_{t} - lr \ast v_{t+1}
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需要注意的是，对于训练的第一步 :math:`v_{t+1} = gradient`。其中，p、v和u分别表示 `parameters`、`accum` 和 `momentum`。
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.. note::
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.. include:: mindspore.nn.optim_note_weight_decay.rst
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**参数：**
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- **params** (Union[list[Parameter], list[dict]]): 当 `params` 为会更新的 `Parameter` 列表时，`params` 中的元素必须为类 `Parameter`。当 `params` 为 `dict` 列表时，"params"、"lr"、"weight_decay"、"grad_centralization"和"order_params"为可以解析的键。
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_param.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_lr.rst
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- **weight_decay** : 目前不支持通过参数分组使用不同的weight_decay。
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_gc.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_order.rst
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- **learning_rate** (Union[float, int, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]): 默认值：0.1。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
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- **momentum** (float): 浮点动量，必须大于等于0.0。默认值：0.0。
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- **dampening** (float): 浮点动量阻尼值，必须大于等于0.0。默认值：0.0。
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- **weight_decay** (float): 权重衰减（L2 penalty），必须大于等于0。默认值：0.0。
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- **nesterov** (bool): 启用Nesterov动量。如果使用Nesterov，动量必须为正，阻尼必须等于0.0。默认值：False。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
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**输入：**
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- **gradients** (tuple[Tensor]) - `params` 的梯度，shape与 `params` 相同。
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**输出：**
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Tensor[bool]，值为True。
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**异常：**
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**ValueError：** 动量、阻尼或重量衰减值小于0.0。
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