深度學習優化器

深度學習演算法在許多情況下都涉及優化，我們經常使用解析優化去證明或設計演算法。在深度學習的諸多優化問題中，最難的是神經網路的設計，這其中的優化問題非常重要，代價也很高，因此研究者們開發了一組專門為此設計的優化技術，也就是我們本文中要介紹的——神經網路優化器。

這些優化器主要關注一類特定的優化問題：尋找神經網路上的一組引數θ

\theta

θ，它能顯著地降低代價函式j(θ

)j(\theta)

j(θ)

，該代價函式通常包括整個訓練集上的效能評估和額外的正則化項。

torch.optim.sgd(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=false)

torch.optim.asgd(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0)

torch.optim.adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0)

torch.optim.adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0)

torch.optim.rmsprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=false)

torch.optim.adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)

torch.optim.adamax(params, lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)

torch.optim.sparseadam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08)

torch.optim.lbfgs(params, lr=1, max_iter=20, max_eval=none, tolerance_grad=1e-05, tolerance_change=1e-09, history_size=100, line_search_fn=none)

torch.optim.rprop(params, lr=0.01, etas=(0.5, 1.2), step_sizes=(1e-06, 50))

如果資料是稀疏的，就用自適用方法，即 adagrad, adadelta, rmsprop, adam。

rmsprop, adadelta, adam 在很多情況下的效果是相似的。

adam 就是在 rmsprop 的基礎上加了 bias-correction 和 momentum，

隨著梯度變的稀疏，adam 比 rmsprop 效果會好。

整體來講，adam 是最好的選擇。

很多**裡都會用 sgd，沒有 momentum 等。sgd 雖然能達到極小值，但是比其它演算法用的時間長，而且可能會被困在鞍點。

如果需要更快的收斂，或者是訓練更深更複雜的神經網路，需要用一種自適應的演算法。

import torch

import torch.utils.data as data
import torch.nn.functional as f
from torch.autograd import variable
import matplotlib.pyplot as plt
# 超引數
lr = 0.01
batch_size = 32
epoch = 12
# 生成假資料
# torch.unsqueeze() 的作用是將一維變二維，torch只能處理二維的資料
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 1000), dim=1)  # x data (tensor), shape(100, 1)
# 0.2 * torch.rand(x.size())增加噪點
y = x.pow(2) + 0.1 * torch.normal(torch.zeros(*x.size()))
# 定義資料庫
dataset = data.tensordataset(data_tensor = x, target_tensor = y)
# 定義資料載入器
loader = data.dataloader(dataset = dataset, batch_size = batch_size, shuffle = true, num_workers = 2)
# 定義pytorch網路
class net(torch.nn.module):
def __init__(self, n_features, n_hidden, n_output):
super(net, self).__init__()
self.hidden = torch.nn.linear(n_features, n_hidden)
self.predict = torch.nn.linear(n_hidden, n_output)
def forward(self, x):
x = f.relu(self.hidden(x))
y = self.predict(x)
return y
# 定義不同的優化器網路
net_sgd = net(1, 10, 1)
net_momentum = net(1, 10, 1)
net_rmsprop = net(1, 10, 1)
net_adam = net(1, 10, 1)
# 選擇不同的優化方法
opt_sgd = torch.optim.sgd(net_sgd.parameters(), lr = lr)
opt_momentum = torch.optim.sgd(net_momentum.parameters(), lr = lr, momentum = 0.9)
opt_rmsprop = torch.optim.rmsprop(net_rmsprop.parameters(), lr = lr, alpha = 0.9)
opt_adam = torch.optim.adam(net_adam.parameters(), lr = lr, betas= (0.9, 0.99))
nets = [net_sgd, net_momentum, net_rmsprop, net_adam]
optimizers = [opt_sgd, opt_momentum, opt_rmsprop, opt_adam]
# 選擇損失函式
loss_func = torch.nn.mseloss()
# 不同方法的loss
loss_sgd = 
loss_momentum = 
loss_rmsprop =
loss_adam = 
# 儲存所有loss
losses = [loss_sgd, loss_momentum, loss_rmsprop, loss_adam]
# 執行訓練
for epoch in xrange(epoch):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
var_x = variable(batch_x)
var_y = variable(batch_y)
for net, optimizer, loss_history in zip(nets, optimizers, losses):
# 對x進行**
prediction = net(var_x)
# 計算損失
loss = loss_func(prediction, var_y)
# 每次迭代清空上一次的梯度
optimizer.zero_grad()
# 反向傳播
loss.backward()
# 更新梯度
optimizer.step()
# 儲存loss記錄
# 畫圖
labels = ['sgd', 'momentum', 'rmsprop', 'adam']
for i, loss_history in enumerate(losses):
plt.plot(loss_history, label = labels[i])
plt.legend(loc = 'best')
plt.xlabel('steps')
plt.ylabel('loss')
plt.ylim((0, 0.2))
plt.show()

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