網(wǎng)站制作NEWS
SDG,ADAM,LookAhead,Lion等優(yōu)化器的對(duì)比介紹
本文聚焦于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法，旨在提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率與表現(xiàn)。我們選取了基礎(chǔ)、常用、高效且最新的優(yōu)化器進(jìn)行對(duì)比介紹。
優(yōu)化器是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的核心，幫助模型更快、更優(yōu)地學(xué)習(xí)。梯度下降法通過計(jì)算函數(shù)梯度，迭代調(diào)整參數(shù)，最小化損失函數(shù)。隨機(jī)梯度下降與小批量梯度下降分別通過選擇數(shù)據(jù)集樣本與批量更新，解決計(jì)算強(qiáng)度與路徑穩(wěn)定性問題。帶有動(dòng)量的梯度下降通過累加歷史梯度，加快收斂速度。
AdaGrad通過動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，適應(yīng)不同參數(shù)的學(xué)習(xí)速度，特別適合稀疏數(shù)據(jù)。Adagrad避免了手動(dòng)調(diào)參的需要，但可能因?qū)W習(xí)率單調(diào)下降導(dǎo)致收斂緩慢。Adadelta則通過調(diào)整學(xué)習(xí)率的移動(dòng)窗口，防止低收斂率，促進(jìn)更快收斂。
Adam綜合了RMSProp、Momentum與帶動(dòng)量的梯度下降，通過偏差校正、指數(shù)移動(dòng)平均與Momentum加速收斂。自發(fā)布以來，Adam成為了最常用的優(yōu)化器。
Lookahead算法通過提前觀察另一個(gè)優(yōu)化器生成的「fast weights」序列，選擇搜索方向，提高基于梯度優(yōu)化方法的收斂速度與泛化性能。它迭代更新兩組權(quán)重，使用慢速權(quán)重提供正則化效果，有助于優(yōu)化過程的前瞻，有效逃離局部最小值與鞍點(diǎn)。
Google最近發(fā)布的LION優(yōu)化器，通過數(shù)千TPU小時(shí)的算力搜索與人工干預(yù)，旨在提升優(yōu)化器性能。LION在特定任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)于AdamW，尤其在大批次訓(xùn)練中。
優(yōu)化器的選擇基于任務(wù)需求，基礎(chǔ)的SGD提供理論基礎(chǔ)，Adam成為默認(rèn)選擇，而Lookahead與LION則在特定場(chǎng)景下提供額外優(yōu)化。建議先設(shè)定基準(zhǔn)，通過實(shí)測(cè)選擇最適合項(xiàng)目的優(yōu)化器。
多重隨機(jī)標(biāo)簽