趋近智
深度学习 (deep learning)任务需要高效的梯度计算,通常通过反向传播 (backpropagation)完成,并利用动量法(Momentum)、RMSprop和Adam等高级优化算法。鉴于这些要素,一个主要问题是如何为特定的深度学习任务选择最合适的优化器。
这些高级优化器旨在解决普通随机梯度下降 (gradient descent)(SGD)的不足,以期实现更快的收敛,并更可靠地应对复杂高维的损失平面。虽然SGD仅根据当前梯度调整权重 (weight),但动量法整合了过去的梯度,RMSprop根据近期梯度的幅度调整学习率,而Adam则结合了这两种思路。
需要理解的是,并没有一个普遍更优的优化算法。优化器的表现通常很大程度上取决于问题结构、具体数据集、模型架构以及所选的超参数 (parameter) (hyperparameter)(尤其是学习率)。可以将优化器视为工具箱中不同的工具,每种都适用于稍有差异的任务。
选择优化器时,请考量以下方面:
让我们简要总结一下我们讨论过的优化器的特点:
SGD加动量法:
RMSprop:
Adam(自适应矩估计):
AdamW: 一种常见且推荐的Adam变体。它修改了权重 (weight)衰减(L2正则化 (regularization))的应用方式,将其与自适应学习率机制解耦。与将L2正则化直接应用于损失函数 (loss function)的标准Adam相比,这通常会带来更好的正则化性能和更高的最终模型精度。使用Adam时,考虑AdamW通常有益。
那么,您应该从何开始呢?
从Adam或AdamW开始: 对于大多数深度学习 (deep learning)应用,Adam(或更优选AdamW)是一个很好的首选。它通常能以默认设置(例如学习率为)提供快速收敛和强劲的性能。这使您能够快速获得一个不错的基准结果。PyTorch和TensorFlow等框架使得使用AdamW简单明了。
# PyTorch使用示例
import torch.optim as optim
# model = YourNeuralNetwork()
# learning_rate = 0.001
# 使用AdamW
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
# --- 训练循环 ---
# loss.backward()
# optimizer.step()
# optimizer.zero_grad()
如有必要,考虑SGD加动量法: 如果您有足够的计算预算进行大量超参数 (parameter) (hyperparameter)调整(学习率、动量、学习率调度),或者在特定基准上最大化泛化能力是您的首要任务,那么尝试SGD加动量法是值得的。从等常见动量值开始。找到合适的学习率调度(例如,步进衰减、余弦退火)在这里很重要。
实践并评估: 最好的方法通常是经验性方法。如果您的初始选择(很可能是Adam/AdamW)未能达到您的性能目标,请尝试SGD加动量法,或者为您选择的优化器尝试不同的学习率。务必在单独的验证集上评估性能,而不仅仅是训练损失。
调整学习率: 即使使用自适应优化器,学习率仍然是一个重要的超参数。虽然默认值(Adam为)通常是好的起点,但您可以通过尝试、、或等值来获得更好的结果。
使用学习率调度: 无论使用哪种优化器,在训练期间降低学习率(学习率调度)是一种常见技术,常能改善最终性能。这允许在训练初期采取更大步长,并在模型接近收敛时进行更精细的调整。
这是一个选择优化器的简化决策流程。从Adam/AdamW开始,进行评估,并在需要时考虑已调整的SGD加动量法。
总之,尽管Adam/AdamW对于大多数深度学习任务而言是高效且推荐的起点,但了解不同优化器的特点并愿意根据验证性能进行尝试,对于您的神经网络 (neural network)取得最佳结果是必不可少的。
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