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下面是对于“torch.optim优化算法理解之optim.Adam()解读”的完整攻略。
在神经网络训练的过程中,我们需要选择一个好的优化算法来更新模型中的参数,这个过程就是优化算法。优化算法可以通过最小化损失函数来更新参数,以便更好地拟合数据。
目前常用的优化算法有SGD、Adam、RMSprop等,每个算法都有自己的优缺点,选用不同的算法会对训练效果产生不同的影响。
Adam算法是一种自适应优化算法,可以根据每个参数的历史梯度和动量对学习率进行自适应调整,同时避免了梯度下降中的局部最小值问题。
Adam算法的更新公式如下:
$v_t=\beta_1v_{t-1}+(1-\beta_1)g_t$
$s_t=\beta_2s_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2$
$\hat{v}_t=\frac{v_t}{1-\beta_1^t}$
$\hat{s}_t=\frac{s_t}{1-\beta_2^t}$
$ heta_{t+1}= heta_t-\frac{\alpha\hat{v}_t}{\sqrt{\hat{s}_t}+\epsilon}$
其中,$g_t$为梯度,$ heta_t$为当前参数,$\alpha$为学习率,$\beta_1$和$\beta_2$为两个可调参数,$v_t$和$s_t$是梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,通过对这两个估计的校正可以减小偏差,防止梯度估计的不准确。$\epsilon$是为了防止分母为0而添加的一个极小常数。
在Pytorch中,可以使用torch.optim中的Adam函数来实现Adam算法的优化器。Adam函数的定义如下:
其中,params是需要优化的参数,lr为学习率,betas是计算一阶和二阶矩估计的指数衰减率,eps是分母中的极小常数,用于避免除数为0的情况,weight_decay是L2正则化项的权重,amsgrad是一种变体Adam算法,可以减小训练过程中的波动。
在下面的两个案例中,我们将使用optim.Adam()来优化两个不同的模型。
在这个案例中,我们将使用Pytorch内置的手写数字数据集来训练一个简单的卷积神经网络。我们的目标是优化模型的准确率。
在上面的代码中,我们定义了一个简单的卷积神经网络,使用Adam优化器进行模型训练。最终的结果可以达到95%左右的准确率。
在这个案例中,我们使用LSTM对IMDb情感分析数据集进行分类,从而比较SGD和Adam两种优化算法的差异。
在上面的代码中,我们定义了一个LSTM模型,并使用Adam和SGD两种优化算法进行比较。最终的结果表明,Adam算法的收敛速度比较快,而SGD算法的准确率稍高。
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