如果将 Adam 优化出现以来产生的关于优化过程的有趣想法按时间顺序排列的话,结果如下:
很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题,今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。
选自Stanford University 作者:Zhang Jian等 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 手动调整 SGD(随机梯度下降)动量(momentum)的方法可与目前最先进的自适应方法(如 Adam)竞争,那么 SGD 动量能不能自动调节呢?斯坦福大学的研究人员近日提出了 YellowFin,一种自动调整 SGD 动量超参数的方法。YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平,而且通过负反馈环路机制,它在异步设置的运行中表现得更好。目前,Y
深度学习中,优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数,优化的目标在于降低训练误差。
他们在实习期间,研究出一种新的AI算法,相关论文已经被人工智能顶级会议ICLR 2019收录,并被领域主席赞不绝口,完全确定建议接收。
其中,SGD和SGDM,还有Adam是pytorch自带的优化器,而RAdam是最近提出的一个说是Adam更强的优化器,但是一般情况下真正的大佬还在用SGDM来做优化器。
为机器学习项目选择好的优化器不是一项容易的任务。流行的深度学习库(如 PyTorch 或 TensorFLow)提供了多种优化器选择,它们各有优缺点。并且,选择不合适的优化器可能会对机器学习项目产生很大的负面影响。这使得选择优化器成为构建、测试和部署机器学习模型过程中的关键一环。
在深度学习中,同样一个模型用不同的初始化,数据处理,batch size,学习率,优化器都能得到不同性能的参数。我根据自己参与过的比赛中经常用到的一些trick进行大致的总结,有代码的会顺便附上,方便自己以后使用。
最常用的Adam优化器,有着收敛速度快、调参容易等优点,但是也存在经常被人吐槽的泛化性问题和收敛问题。
从上面结果看,找到了一组最优解[3.0, 2.0],此时极小值为0.0。如果修改Tensor变量x的初始化值,可能会找到其它的极小值,也就是说初始化值对于找到最优解很关键。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
很久很久以前,在 Adam 和 Adagrad 发布之前,几乎所有神经网络的训练方式都是一样的 —— 使用一个固定的学习率和随机梯度下降(优化器)。
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
上节课讲了Regularization的原理和使用,它作为一个有效的减少over-fitting的手段使用十分广泛,本节课补充介绍一些小技巧(动量)。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中,我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说,优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数,以起到降低loss函数计算值的作用,这也是机器学习里面最一般的方法论。
Adam 优化器之旅可以说是过山车(roller-coaster)式的。该优化器于 2014 年推出,本质上是一个出于直觉的简单想法:既然我们明确地知道某些参数需要移动得更快、更远,那么为什么每个参数还要遵循相同的学习率?因为最近梯度的平方告诉我们每一个权重可以得到多少信号,所以我们可以除以这个,以确保即使是最迟钝的权重也有机会发光。Adam 接受了这个想法,在过程中加入了标准方法,就这样产生了 Adam 优化器(稍加调整以避免早期批次出现偏差)!
2018 年 12 月 21 日,ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计,ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿,相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇,其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。
给大家介绍一个新的深度学习优化器,Ranger,同时具备RAdam和LookAhead的优点,一行代码提升你的模型能力。
在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent)。在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量。然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。
本文概述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习中常用的优化器。此外,你会找到一个基于三个问题的指导方针,以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。
上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新,在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象,让我们来构造模型、定义损失,优化损失等;那么接下来,我们一起来了解一下其中常用的API!
最近完成了一篇很满意的论文,不仅整个过程愉快、回味无穷,而且真正做到了「学术有影响,工业有产出」。我相信这篇文章会改变差分隐私(differential privacy;DP)深度学习的范式。
优化器是深度学习领域的重要组成模块之一,执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降(变体 BGD、SGD 和 MBGD)、Adagrad、Adam、Momentum 等,如此繁多的优化器应该如何做出抉择呢?
L2正则是一种减少过拟合的一种经典方法,它在损失函数中加入对模型所有权重的平方和,乘以给定的超参数(本文中的所有方程都使用python,numpy,和pytorch表示):
物体检测技术,通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量:物体类别、
上一节,我们写了很多代码,但是不知道你有没有注意,那些代码看起来跟PyTorch关系并不是很大啊,貌似很多都是Python原生代码?
摘要: 今年一月份开源的PyTorch,因为它强大的功能,它现在已经成为深度学习领域新流行框架,它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库,它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。这篇文章我们就来讲述一下我对PyTor
峰值内存消耗是训练深度学习模型(如视觉 Transformer 和 LLM)时的常见瓶颈。本文提供了一系列可以在不牺牲建模性能和预测精度的情况下,将 PyTorch 中的内存消耗降低到约 1/20 的技术。
【概述】:这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法,而且不会要求额外的计算量,可以用到Pytorch的优化器中。
机器之心转载 作者:卜至祺 最近完成了一篇很满意的论文,不仅整个过程愉快、回味无穷,而且真正做到了「学术有影响,工业有产出」。我相信这篇文章会改变差分隐私(differential privacy;DP)深度学习的范式。 因为这次经历实在太过「巧」了 (过程充满巧合、结论极其巧妙),在此和同学们分享一下自己从观察 -->构思 -->实证 -->理论 -->大规模实验的完整流程。本文我会尽量保持 lightweight,不涉及过多技术细节。 论文地址:arxiv.org/abs/2206.07136 与 p
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊,跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来,我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch,并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来,学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
今天来探索Pytorch中的优化器,使用优化器来优化参数是反向传播过程中必不可少的一个环节,在得到损失函数对每个参数的梯度之后,通过优化器更新所有参数,来达到反向传播的目的。春恋慕
学习率(Learning Rate)是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念,它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之,学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时,提高训练效率。然而,学习率的选择并非易事;过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。
目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等;
2006年,Hinton 发表了一篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》,提出了降维和逐层预训练方法,该方法可成功运用于训练多层神经网络,使深度网络的实用化成为可能。该论文也被视作深度学习领域的经典之作。
PyTorch是深度学习领域中一个非常流行的框架,它提供了丰富的高级知识点和工具来帮助深度学习开发人员在项目中快速迭代、优化和调试。在本文中,我们将讨论PyTorch项目实战中的一些高级知识点。
论文标题:An overview of gradient descent optimization algorithms 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf Github:NLP相关Paper笔记和代码复现(https://github.com/DengBoCong/nlp-paper) 说明:阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点,内容进行提炼和记录,论文和相关引用会标明出处,引用之处如有侵权,烦请告知删除。
当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时,二者等效,其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器
分类和回归是最常见的机器学习问题类型之一。在本笔记中,我们将使用 PyTorch 解决几个不同的分类问题(二元分类,多类分类,多标签分类)。换句话说,我们通过获取一组输入并预测这些输入集属于哪个类别。
目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent)。在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量。然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。
今年 7 月,「深度学习教父」Geoffrey Hinton 和他的团队发表了一篇关于深度神经网络优化器的论文,介绍了一种新的优化器「LookAhead」 (《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》,https://arxiv.org/abs/1907.08610)。LookAhead 的设计得益于对神经网络损失空间理解的最新进展,提供了一种全新的稳定深度神经网络训练、稳定收敛速度的方法。
转眼间2019年已经过去了快一半,这对于日新月异的深度学习技术已经算是很长一段发展时间。Open Data Science在Medium上整理了2019年到现在为止深度学习技术发布的精华成果,选择的论文都是在GitHub平台上有相关代码的论文。文摘菌为大家做了编译工作,希望大家紧跟时代的步伐~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云