网站推广在哪好,重庆企业网络推广价格,钢材网站建设,程序员个人博客网站深度学习模型组件之优化器–自适应学习率优化方法#xff08;Adadelta、Adam、AdamW#xff09; 文章目录 深度学习模型组件之优化器--自适应学习率优化方法#xff08;Adadelta、Adam、AdamW#xff09;1. Adadelta1.1 公式1.2 优点1.3 缺点1.4 应用场景 2. Adam (Adaptiv…深度学习模型组件之优化器–自适应学习率优化方法Adadelta、Adam、AdamW 文章目录 深度学习模型组件之优化器--自适应学习率优化方法Adadelta、Adam、AdamW1. Adadelta1.1 公式1.2 优点1.3 缺点1.4 应用场景 2. Adam (Adaptive Moment Estimation)2.1 公式2.2 优点2.3 缺点2.4 应用场景 3. AdamW3.1 公式3.2 优点3.3 缺点3.4 应用场景 4.总结 在深度学习中优化器是训练过程中不可或缺的一部分。不同的优化器通过调整学习率和更新规则来帮助模型收敛得更快、更好。本文将详细介绍三种常用的优化器
Adadelta、
Adam 和
AdamW并展示它们的核心公式、工作原理、优缺点以及应用场景。 1. Adadelta
1.1 公式
Adadelta 的核心公式如下 其中
Δθt是参数更新gt是当前时间步的梯度E^[Δθt−12]是之前梯度的累积平方E^[gt2] 是当前梯度的平方的累积ϵ 是一个小常数用于避免除零错误。
1.2 优点
自适应学习率 Adadelta 不需要预定义学习率通过梯度的变化动态调整学习率。避免学习率衰减 与其他优化器不同Adadelta 没有显式的学习率衰减机制这使得优化过程更加稳定。
1.3 缺点
参数更新较慢 在一些任务中Adadelta 的更新速度可能较慢尤其是在复杂的深度神经网络中。内存消耗较大 Adadelta 存储了梯度的平方和参数的更新历史因此需要更多的内存资源。
1.4 应用场景
动态调整学习率 适用于那些无法手动调整学习率的任务特别是对于一些不容易设定初始学习率的情况。不需要手动调整学习率 对于一些快速原型设计的任务Adadelta 是一个不错的选择。
1.5 代码示例
import torch
import torch.optim as optim# 假设我们有一个模型和数据
model torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer optim.Adadelta(model.parameters(), lr1.0)# 假设损失函数
criterion torch.nn.MSELoss()# 假设输入和目标
input torch.randn(32, 10)
target torch.randn(32, 1)# 训练过程
optimizer.zero_grad()
output model(input)
loss criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()2. Adam (Adaptive Moment Estimation)
2.1 公式
Adam 优化器的核心公式如下 其中
mt是梯度的一阶矩均值vt 是梯度的二阶矩方差m^t是对 mt 和 vt 进行偏差修正后的估计gt是当前时间步的梯度β1 和 β2 是一阶矩和二阶矩的衰减率ϵ 是一个小常数用于避免除零错误α 是学习率。
2.2 优点
动态调整学习率 Adam 通过一阶矩和二阶矩的自适应调整使得每个参数的学习率是动态的。适应稀疏梯度 对于一些稀疏梯度问题Adam 展现出较好的性能。偏差修正 通过修正一阶和二阶矩的偏差Adam 在初期训练阶段表现更加稳定。
2.3 缺点
过拟合 在一些正则化要求较强的模型中Adam 可能导致过拟合特别是对于大型模型。内存消耗 Adam 需要存储一阶和二阶矩的估计因此需要更多的内存资源。
2.4 应用场景
大多数深度学习任务 Adam 适用于各种深度学习任务尤其是在处理大规模数据集和深层神经网络时表现优异。稀疏数据和参数 在处理稀疏梯度或稀疏参数的任务时Adam 是非常合适的选择。
2.5 代码示例
import torch
import torch.optim as optim# 假设我们有一个模型和数据
model torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 假设损失函数
criterion torch.nn.MSELoss()# 假设输入和目标
input torch.randn(32, 10)
target torch.randn(32, 1)# 训练过程
optimizer.zero_grad()
output model(input)
loss criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()3. AdamW
3.1 公式
AdamW 的核心公式与 Adam 非常相似不同之处在于它将权重衰减与梯度更新过程分开。AdamW 的参数更新公式如下 其中
λ 是权重衰减系数其他符号与 Adam 中相同。
3.2 优点
更好的正则化 通过将权重衰减项从梯度更新中分离出来AdamW 在正则化方面比 Adam 更加有效。更高的泛化能力 由于权重衰减对模型权重的约束AdamW 能有效减少过拟合尤其适用于大规模模型。
3.3 缺点
超参数调整 相比于 AdamAdamW 需要额外调整权重衰减系数可能增加调参的复杂度。计算成本 虽然与 Adam 相似但添加了权重衰减项可能在计算和内存上稍有增加。
3.4 应用场景
大型模型训练 AdamW 在需要正则化的大型模型如 Transformer、BERT中有显著优势。需要强正则化的任务 对于需要避免过拟合的任务特别是在复杂模型中AdamW 是更好的选择。
3.5 代码示例
import torch
import torch.optim as optim# 假设我们有一个模型和数据
model torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer optim.AdamW(model.parameters(), lr0.001, weight_decay0.01)# 假设损失函数
criterion torch.nn.MSELoss()# 假设输入和目标
input torch.randn(32, 10)
target torch.randn(32, 1)# 训练过程
optimizer.zero_grad()
output model(input)
loss criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()4.总结
优化器核心思想公式优缺点适用场景Adadelta基于 RMSprop 的改进版本自适应调整学习率优点动态调整学习率不需要手动设置缺点更新较慢内存消耗大需要动态调整学习率的任务快速原型设计Adam结合动量和 RMSprop 的优点通过一阶和二阶矩自适应调整优点动态调整学习率适应稀疏梯度偏差修正缺点可能导致过拟合内存消耗大大多数深度学习任务稀疏数据处理AdamW在 Adam 基础上添加权重衰减适合大模型正则化优点更好的正则化减少过拟合缺点需要额外调整权重衰减系数大型模型训练需要正则化的任务
