pc网站做移动适配,怎么使用织梦做下载网站,我的世界做墙纸网站,用vs网站开发深度学习模型组件之优化器—Lookahead#xff1a;通过“快/慢”两组优化器协同工作#xff0c;提升训练稳定性 文章目录 深度学习模型组件之优化器—Lookahead#xff1a;通过“快/慢”两组优化器协同工作#xff0c;提升训练稳定性1. Lookahead优化器的背景2. Lookahead优…深度学习模型组件之优化器—Lookahead通过“快/慢”两组优化器协同工作提升训练稳定性 文章目录 深度学习模型组件之优化器—Lookahead通过“快/慢”两组优化器协同工作提升训练稳定性1. Lookahead优化器的背景2. Lookahead优化器的原理3. Lookahead优化器的优缺点4. Lookahead优化器的代码实现5. 论文实验结果6.总结 在深度学习模型的训练过程中优化算法的选择对模型的性能和收敛速度起着至关重要的作用。传统优化器如随机梯度下降
SGD和
Adam在许多场景中表现良好但它们也存在一些局限性如可能陷入局部最优或收敛不稳定。为了解决这些问题研究者提出了
Lookahead优化器它通过“快/慢”两组优化器的协同工作提升了训练的稳定性和效率。 参考论文链接Lookahead Optimizer: k steps forward, 1 step back 1. Lookahead优化器的背景
传统的优化算法在更新模型参数时通常直接根据当前的梯度信息进行调整。然而这种方法可能导致模型在训练过程中出现震荡或过拟合等问题。Lookahead优化器的提出旨在通过引入一种新的更新机制来改善这些问题。
2. Lookahead优化器的原理
Lookahead优化器的核心思想是同时维护两组权重快速权重fast weights和慢速权重slow weights。其中快速权重通过常规的优化器如SGD或Adam进行频繁更新而慢速权重则在每经过固定次数的快速更新后根据快速权重的状态进行一次更新。
具体而言Lookahead优化器的工作流程如下 初始化设定初始的慢速权重slow weightsθs和快速权重fast weightsθf并选择基础优化器如SGD或Adam。 快速权重更新使用基础优化器对快速权重θf进行k次更新。 慢速权重更新在每进行k次快速更新后按照以下公式更新慢速权重 其中α为更新系数控制慢速权重向快速权重靠近的程度。 同步权重将更新后的慢速权重赋值给快速权重即θfθs然后重复上述过程。
通过上述步骤Lookahead优化器在训练过程中引入了一个“前瞻”机制使得模型在参数空间中进行更稳定和高效的探索。
正如论文中所述 “Lookahead improves the learning stability and lowers the variance of the stochastic gradients, leading to better generalization performance.” 译Lookahead提高了学习的稳定性降低了随机梯度的方差从而带来了更好的泛化性能。
3. Lookahead优化器的优缺点
优点
提高稳定性通过慢速权重的引导减少了训练过程中的震荡使模型更稳定地收敛。增强泛化能力降低了过拟合的风险提高了模型在未见数据上的表现。兼容性强Lookahead可以与各种基础优化器结合如SGD、Adam等灵活性高。
缺点
额外的计算开销维护两组权重可能增加一定的内存和计算成本。超参数选择需要设定更新步数k和更新系数α等超参数可能需要根据具体任务进行调节。
4. Lookahead优化器的代码实现
以下是在PyTorch中实现Lookahead优化器的示例代码
import torch
from torch.optim import Optimizerclass Lookahead(Optimizer):def __init__(self, base_optimizer, k5, alpha0.5):if not 0.0 alpha 1.0:raise ValueError(fInvalid alpha: {alpha})if not 1 k:raise ValueError(fInvalid k: {k})self.base_optimizer base_optimizerself.k kself.alpha alphaself.state {}# 初始化慢速权重for group in base_optimizer.param_groups:for p in group[params]:if p.requires_grad:self.state[p] {slow_param: p.data.clone()}def step(self):# 执行基础优化器的更新loss self.base_optimizer.step()# 计数基础优化器的步数if not hasattr(self, step_counter):self.step_counter 0self.step_counter 1# 每进行 k 次基础优化器的更新更新慢速权重if self.step_counter % self.k 0:for group in self.base_optimizer.param_groups:for p in group[params]:if p.requires_grad:slow_param self.state[p][slow_param]fast_param p.data# 更新慢速权重slow_param self.alpha * (fast_param - slow_param)# 将慢速权重赋值给快速权重p.data slow_param.clone()return loss# 使用示例
model torch.nn.Linear(10, 2)
base_optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)
optimizer Lookahead(base_optimizer, k5, alpha0.5)# 训练循环
for data, target in dataloader:optimizer.zero_grad()output model(data)loss loss_function(output, target)loss.backward()optimizer.step()5. 论文实验结果
在 Michael R. Zhang 等人2019的实验中Lookahead 在多个基准数据集CIFAR-10、ImageNet、LSTM 任务上的表现优于传统优化器如 Adam 和 SGD。他们指出 “Lookahead consistently improves both convergence speed and final generalization performance.” ——Michael R. Zhang et al.2019 以下是实验对比
优化器CIFAR-10 Test Accuracy (%)ImageNet Top-1 Accuracy (%)SGD93.476.2Adam92.574.8Lookahead94.277.1
从表格中可以看出Lookahead 在多个任务上提升了最终的泛化性能并加快了收敛速度。
6.总结
优化器主要特点收敛速度训练稳定性超参数调节SGD使用固定学习率更新方向基于当前梯度。较慢一般需要精心调节Momentum在SGD基础上引入动量项考虑历史梯度信息加速收敛。较快较好需要调节动量系数Adam结合了动量和自适应学习率利用一阶和二阶矩估计调整学习率。较快一般需要调节学习率和β参数NAdam在Adam基础上引入Nesterov加速梯度进一步提高梯度估计精度。较快较好需要调节学习率和β参数RAdam采用自适应学习率和Rectified Adam策略旨在提高收敛性和稳定性。较快较好需要调节学习率和β参数Lookahead通过维护慢权重和快权重提升训练稳定性和收敛速度可与任何基础优化器结合使用。较快较好减少超参数调节需求
Lookahead与NAdam的比较
以下表格总结了Lookahead和NAdam优化器的主要特点
优化器主要特点Lookahead通过维护慢权重和快权重提升训练稳定性和收敛速度可与任何基础优化器结合使用。NAdam结合了Adam和Nesterov加速梯度的优点自适应学习率并考虑动量项旨在提供更精确的梯度估计。
需要注意的是Lookahead和NAdam并非相互排斥的优化器。在实践中可以将Lookahead与NAdam结合使用以进一步提升模型的训练效果。
