开云网址PyTorch那些事儿(九):优化器
2024-03-26 次
开云网址PyTorch那些事儿(九):优化器在深度学习领域,优化器扮演着至关重要的角色。它们是用于最小化损失函数的算法,通过调整模型的权重参数来提高模型的性能。在训练神经网络时,一个有效的优化器能够加速收敛过程,提高模型的准确性,并在一定程度上降低过拟合的风险。因此,选择合适的优化器对于实现高性能的深度学习模型至关重要。
作为一个广泛使用的深度学习框架,PyTorch提供了丰富的优化器库,这些优化器已经在各种任务和应用场景中取得了良好的效果。PyTorch优化器具有易于使用和高度可定制的特点,使得用户可以轻松地实现各种优化策略开云网址·(中国)官方网站,以满足不同任务的需求。
在深入了解PyTorch优化器之前,我们首先需要了解一些深度学习优化器的基本概念。本节将简要介绍梯度下降法、不同类型的梯度下降方法以及学习率的重要性和调整策略。
梯度下降法是一种迭代优化算法,用于求解最小化目标函数(如损失函数)的问题。在深度学习中,模型的损失函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。通过最小化损失函数,我们可以找到一组参数值(如神经网络的权重和偏置),使模型在训练数据上具有最佳性能。
梯度下降法的基本思想是沿着损失函数梯度的负方向进行参数更新,以逐步逼近最小值。在每次迭代过程中,参数的更新规则如下:
其中, θ 表示模型的参数, α 是学习率(一个正数)开云网址·(中国)官方网站, θ 是损失函数 θ 关于参数 θ 的梯度开云网址·(中国)官方网站。
批量梯度下降:使用整个训练数据集计算梯度。优点是梯度计算准确,收敛稳定;缺点是计算成本高,对于大规模数据集来说可能非常慢。
随机梯度下降:每次迭代仅使用一个训练样本计算梯度。优点是计算速度快,适用于大规模数据集;缺点是梯度计算可能不稳定,收敛过程较为波动。
小批量梯度下降:每次迭代使用一小批(通常为32、64或128个)训练样本计算梯度。这种方法结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点,具有较快的计算速度和相对稳定的收敛过程。在实际应用中,小批量梯度下降已经成为深度学习中最常用的优化方法之一。
PyTorch中的torch.optim包是专用于提供优化器的包,绝大部分常用的优化器算法在torch.optim中都有实现。建模过程中,我进只需要进行调用优化算法对应的类,并传递需要优化的模型参数即可。当然,为了更加深入理解 优化器,我们从所有优化器的基类——torch.optim.Optimizer(params, defaults)开始说起。
torch.optim.Optimizer(params, defaults)是PyTorch优化器的基类,所有其他优化器都是从这个类派生出来的。这个类本身并不直接使用,而是用来创建新的优化器。以下是对它的一些详细介绍: