优化器 SGD 中的 zero_grad 函数如下所示。 可以看到,操作很简单,就是将所有参数的梯度置为零p.grad.zero_()。 Optimizer 更新参数主要是靠 step 函数,在父类 Optimizer 的 step 函数中只有一行代码raise NotImplementedError 。正如前边介绍的,网络模型参数和优化器的参数都保存在列表 self.param_groups 的元素...
Wilson等人在最新研究中[15]给出一些理由来说明,与带动量SGD方法相比,自适应学习率方法会收敛于不同的极小值,且结果通常不大理想。从经验上得出,在物体识别、字符级语言建模和句法分析等任务中,自适应学习率方法得到的极小值通常比带动量SGD方法得到的极小值要差。这似乎与直觉相反,因为Adam方法有很好的收敛机制,...
其他键应该与优化器接受的关键字参数相匹配,才能用作此组的优化选项。 optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 1. 2. 3. 4. 如上,model.base.parameters()将使用1e-2的学习率,model.classifier....
随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 当小批量所含的训练样本数为 1 的时候,小批量梯度下降法就变成了随机梯度下降法(SGD)。SGD虽然以单个样本为训练单元训练速度会很快,但牺牲了向量化运算所带来的便利性,在较大数据集上效率并不高。 我们可以看一下梯度下降和随机梯度下降在实现上的差异: # GD X = data_...
6. 考虑不同算法的组合。先⽤Adam进⾏快速下降，⽽后再换到SGD进⾏充分的调优。切换策略可以参考本⽂介绍的⽅法。7. 数据集⼀定要充分的打散（shuffle）。这样在使⽤⾃适应学习率算法的时候，可以避免某些特征集中出现，⽽导致的有时学习过度、有时学习不⾜，使得下降⽅向出现偏差的问题。8. ...
实践结果表明,在给定损失函数的情况下,三种算法都能收敛到不同的局部最优极小值。但是用带 Momentum 的 SGD 算法比 Adam 算法找到的极小值更加平坦,而自适应方法往往会收敛到更加尖锐的极小值点。平坦的极小值通常好于尖锐的极小值。 尽管自适应算法有助于我们在复杂的损失函数上找到极小值点,但这还不够,...
这两个更新的组合给出了最终的权重更新,用于更新原始权重。使用慢权重提供了一种正则化效果,有助于防止过拟合并提高泛化性能。此外,这种前瞻机制有助于优化器更有效地逃避局部最小值和鞍点,从而导致更快的收敛。 Lookahead已被证明在一系列深度学习任务(包括图像分类、语言建模和强化学习)上优于Adam和SGD等其他优化...
出处:数据科学家养成记深度学习笔记6:神经网络优化算法之从SGD到Adam 从前面的学习中,笔者带大家一起学会了如何手动搭建神经网络,以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制,而并不是初次接触深度学习就上手框架,虽然对外宣称神经网络是个黑箱机制,但是作为学习者我们极度有必...