优化器-optimizer 汇总

发布网友发布时间：2024-05-05 12:35

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热心网友时间：2024-05-06 00:58

优化器世界：探索多样化的学习策略

优化算法的两大支柱是损失函数，它评估模型的性能，和优化策略，决定了模型参数的调整方向和方式。众多优化器如SGD（随机梯度下降）、BGD（批量梯度下降）、MBGD（小批量梯度下降）以及Momentum、NAG等，各有其独特之处。

首先，SGD以速度见长，每一步仅基于单个样本计算梯度，适合大规模数据集，但可能会产生剧烈的震荡，因为它是离线学习，不考虑历史梯度信息。相反，BGD通过处理所有样本的梯度，提供了平滑的学习过程，但更新速度相对较慢，容易陷入局部最优。

MBGD则是这两者的折衷，它采用小批量更新，减少了震荡，同时兼顾了效率。在代码示例中，MBGD每次迭代时，会利用一小部分样本的梯度来调整模型参数，这既保持了速度，又降低了方差。

然而，选择优化器并非易事。SGD、BGD和MBGD的使用取决于数据集大小、内存限制和精度需求。例如，MBGD结合了BGD的稳定性和SGD的效率，减少了方差，提高了收敛性，尤其适用于需要快速迭代的场景。

动量梯度下降如Momentum和NAG，通过累积历史梯度来调整更新方向，Momentum采用一阶指数平滑，NAG则提升精度至二阶。NAG特别适用于RNN，但不考虑参数的重要性。AdaGrad和RMSProp自适应学习率，前者针对稀疏数据，后者解决了学习率过快下降的问题，而RMSProp与动量结合有时能带来更优结果。

进一步的改进，如Adam，结合了Adagrad和动量的优势，对稀疏梯度和震荡有良好的处理，且PyTorch中提供了torch.optim.Adam函数。Adam的默认参数如lr（学习率）、β1和β2，以及ε（数值稳定性），需根据具体任务进行微调，但通常推荐设置β1=0.9, β2=0.999, ε=1e-8。

优化器的选择需要考虑问题的特性，如数据稀疏性、模型复杂度以及硬件资源。比如，在大规模数据和计算资源充足的场景，LARS和AdamW可以提供更稳定和高效的训练。而对于资源有限的情况，如SimCLR，SGD的内存效率可能更具吸引力。

综上所述，优化器的选择是深度学习实践中的关键决策，需要根据任务的特性、数据的特性以及项目资源来权衡。不断的研究和实践表明，如Adam这样的自适应优化器在许多情况下都能带来更好的性能。参考论文和李宏毅机器学习课程等资源，可以帮助我们做出明智的选择。