Pytorch优化器

时间：2024-04-15 12:42:25    点击量：

神经网络优化器，主要是为了优化我们的神经网络，使他在我们的训练过程中快起来，节省社交网络训练的时间。在pytorch中提供了torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。

要构造一个Optimizer，你必须给它一个包含参数（必须都是Variable对象）进行优化。然后，您可以指定optimizer的参 数选项，比如学习率，权重衰减等。具体参考torch.optim中文文档

Stochastic Gradient Descent (SGD) SGD是最基础的优化方法，普通的训练方法,
需要重复不断的把整套数据放入神经网络NN中训练, 这样消耗的计算资源会很大.当我们使用SGD会把数据拆分后再分批不断放入 NN 中计算.
每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.

Momentum 传统的参数 W 的更新是把原始的 W 累加上一个负的学习率(learning rate) 乘以校正值 (dx).
此方法比较曲折。

AdaGrad 优化学习率，使得每一个参数更新都会有自己与众不同的学习率。与momentum类似，不过不是给喝醉酒的人安排另一个下坡,
而是给他一双不好走路的鞋子, 使得他一摇晃着走路就脚疼, 鞋子成为了走弯路的阻力, 逼着他往前直着走.

RMSProp 有了 momentum 的惯性原则 , 加上 adagrad 的对错误方向的阻力, 我们就能合并成这样. 让
RMSProp同时具备他们两种方法的优势. 不过细心的同学们肯定看出来了, 似乎在 RMSProp 中少了些什么. 原来是我们还没把
Momentum合并完全, RMSProp 还缺少了 momentum 中的 这一部分. 所以, 我们在 Adam 方法中补上了这种想法.

Adam 计算m 时有 momentum 下坡的属性, 计算 v 时有 adagrad 阻力的属性, 然后再更新参数时 把 m 和 V
都考虑进去. 实验证明, 大多数时候, 使用 adam 都能又快又好的达到目标, 迅速收敛. 所以说, 在加速神经网络训练的时候,
一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.