社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  机器学习算法

一文彻底搞懂深度学习 - 优化器(Optimizer)

架构师带你玩转AI • 3 月前 • 163 次点击  

在深度学习中,优化器(Optimizer)是一个核心概念,它负责调整神经网络的权重和偏置,以便最小化损失函数 ,从而提高模型的准确性和性能。

常见的优化器,包括梯度下降系列(批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD)、动量法、NAG、Adagrad、RMSprop以及Adam 等,它们的核心目标是通过调整学习率、利用梯度信息等手段,高效地最小化损失函数,从而优化和提升神经网络模型的性能。

Optimizer

一、优化器

优化器(Optimizer)是什么?优化器是一种特定的深度学习算法,用于在训练深度学习模型时调整权重和偏差,从而更新神经网络参数以最小化某个损失函数。

损失函数衡量了模型的预测值与真实值之间的差异,而优化器的目标是通过调整网络参数来最小化这个差异,从而提高模型的准确性和性能。

为什么需要优化器?由于目标函数拥有众多参数且结构复杂,直接寻找最优参数变得十分困难。因此,我们需要借助优化器 ,它能够逐步调整参数,确保每次优化都朝着最快降低损失的方向前进。

什么优化器的调参?优化器调参即根据模型实际情况,调整学习率、动量因子、权重衰减等超参数,以优化训练效果和性能。需通过经验和实验找最佳组合 ,实现快速收敛、减少摆动、防止过拟合。

  1. 学习率:过大的学习率可能导致模型无法收敛,而过小的学习率则会使训练过程变得缓慢。因此,需要根据实际情况选择合适的学习率。

  2. 动量因子对于使用动量的优化器,动量因子的选择也很重要。动量因子决定了过去梯度对当前梯度的影响程度。合适的动量因子可以加速收敛,减少摆动

  3. 权重衰减:权重衰减是一种正则化方法,用于防止模型过拟合。在优化器中,可以通过添加权重衰减项来减少模型的复杂度。

二、常用的优化器

常用的优化器有哪些?常用的优化器主要包括SGD、BGD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adadelta和Adam等,它们通过不同的策略调整学习率和梯度方向,以实现快速、稳定的模型训练。

1. 随机梯度下降(SGD)

  • 定义每次迭代仅使用一个训练样本来计算损失函数的梯度,并更新模型参数。

  • 特点适用于大规模数据集和在线学习场景。

2. 批量梯度下降(BGD)

  • 定义每次迭代使用全部训练数据来计算损失函数的梯度,并更新模型参数。

  • 特点适合于小规模数据集和需要精确估计梯度的场景。

3. 动量法(Momentum)

  • 定义通过引入一个累计梯度的指数加权平均,将过去的梯度信息考虑进当前的参数更新中,从而增加稳定性和提高训练效率。

  • 特点常用于改进随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)等优化器。

4. NAG(Nesterov Accelerated Gradient)

  • 定义在动量法基础上进行改进的优化算法,先按照之前的动量更新参数,再在这个新的位置计算梯度,并根据此调整更新方向。

  • 特点可以减少摆动,加快收敛速度。

5. Adagrad

  • 定义一种自适应梯度下降的优化器,对不同参数使用不同的学习率。对于更新频率较低的参数施以较大的学习率,对于更新频率较高的参数使用较小的学习率。

  • 特点适用于大规模数据集和特征提取任务。

6. RMSprop

  • 定义对Adagrad的一种改进, 根据梯度的历史信息来自适应地调整学习率。使用梯度的指数加权平均而不是累积和来计算学习率。

  • 特点适用于处理非稀疏数据和长期依赖的问题。
7. Adadelta
  • 定义对Adagrad的另一种改进,通过计算梯度平方的指数加权移动平均来避免学习率趋于0的问题,同时简化了计算。

  • 特点适用于需要长时间训练的大型神经网络和需要稳定学习率的任务。

8. Adam

  • 定义结合了AdaGrad和Momentum两种优化算法的优点,能够快速收敛并且减少训练时间。Adam优化器计算出每个参数的独立自适应学习率不需要手动调整学习率的大小

  • 特点适用于处理大规模数据和训练复杂模型。


为了帮助更多人(AI初学者、IT从业者)从零构建AI底层架构,培养Meta Learning能力;提升AI认知,拥抱智能时代。

建立了 架构师带你玩转AI 知识星球

【架构师带你玩转AI】:公众号@架构师带你玩转AI 作者,资深架构师。2022年底,ChatGPT横空出世,人工智能时代来临。身为公司技术总监、研发团队Leader,深感未来20年属于智能时代。

选择加入即可获得:
1、10个专栏技术干货
2、1v1技术指导
3、每周读书分享
4、每月4次技术培训,每月1次技术实战
公众号一周年之际,答谢粉丝,特申请了100份星球优惠券

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/176155
 
163 次点击