一文彻底搞懂深度学习 - 优化器（Optimizer） 原创

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。

什么是优化器的调参？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。

本文转载自公众号架构师带你玩转AI 作者：AllenTang

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