Какие знаете оптимизаторы (SGD, Momentum, RMSProp, Adam, AdamW)? В чём идеи и различия?

Ответ от нейросети

sobes.tech AI

Оптимизаторы — алгоритмы для обновления параметров модели в процессе обучения, чтобы минимизировать функцию потерь. Рассмотрим основные из них:

SGD (Stochastic Gradient Descent) — простой стохастический градиентный спуск. Обновляет параметры по направлению отрицательного градиента с фиксированным шагом (learning rate). Может колебаться и медленно сходиться.
Momentum — расширение SGD, добавляет "инерцию" к обновлениям, учитывая накопленный градиент из предыдущих шагов. Это помогает быстрее проходить плоскости и избегать локальных минимумов.
RMSProp — адаптивный оптимизатор, который масштабирует шаг обновления для каждого параметра, учитывая среднеквадратичное значение градиентов за последние шаги. Это помогает стабилизировать обучение при изменяющихся масштабах градиентов.
Adam — сочетает идеи Momentum и RMSProp. Использует скользящие средние первого момента (градиента) и второго момента (квадрата градиента) для адаптивного шага обновления. Часто показывает хорошую сходимость и широко применяется.
AdamW — модификация Adam, которая корректно отделяет регуляризацию L2 (weight decay) от шага обновления, что улучшает обобщающую способность модели.

Основные различия:

SGD — простой, требует тщательного подбора learning rate.
Momentum — ускоряет SGD за счёт накопления градиентов.
RMSProp — адаптивный шаг для каждого параметра.
Adam — комбинирует Momentum и RMSProp, адаптивный и эффективный.
AdamW — улучшенный Adam с правильной регуляризацией.

Пример использования Adam в PyTorch:

import torch
model = ...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for input, target in data_loader:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Предыдущий Следующий