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深度学习常用优化器汇总整理

欧陆资讯 | 2024-07-08 14:04

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。

文中用 w 代表参数，g 代表梯度，α为每个优化器的全局学习率，t 代表时间步（time step）。

w_{t+1}=w_t-a·g_t

在随机梯度下降算法（SGD）中，优化器基于小批量估计梯度下降最快的方向，并朝该方向迈出一步。由于步长固定，因此 SGD 可能很快停滞在平稳区（plateaus）或者局部最小值上。

v_{t+1}=\beta·v_t+g_t

w_{t+1}=w_t-a·v_{t+1}

其中β<1。当带有动量时，SGD 会在连续下降的方向上加速（这就是该方法被称为「重球法」的原因）。这种加速有助于模型逃脱平稳区，使其不易陷入局部极小值。

G_t=\sum^t_{i=1}g_i·g_i^T

w_{t+1}=w_t-a·diag(G)^{\frac{1}{2}}·g_t

AdaGrad 是首批成功利用自适应学习率的方法之一。AdaGrad 基于平方梯度之和的倒数的平方根来缩放每个参数的学习率。该过程将稀疏梯度方向放大，以允许在这些方向上进行较大调整。结果是在具有稀疏特征的场景中，AdaGrad 能够更快地收敛。

v_{t+1}=\beta·v_t+(1-\beta)·g_t^2

w_{t+1}=w_t-\frac{a}{\sqrt{v_{t+1}}+e} ·g_t

RMSprop其理念类似于 AdaGrad，但是梯度的重新缩放不太积极：用平方梯度的移动均值替代平方梯度的总和。RMSprop 通常与动量一起使用，可以理解为 Rprop 对小批量设置的适应。

m_{t+1}=\beta_1·m_t+(1-\beta_1)·g_t

v_{t+1}=\beta_2·v_t+(1-\beta_2)·g_t^2

m_{t+1}=\frac{m_{t+1}}{1-\beta_1^t}

w_{t+1}=w_t-(\frac{a}{\sqrt{v_{t+1}}+e}·m_{t+1}+\lambda·w_t)

Adam 将 AdaGrad、RMSprop 和动量方法结合到一起。下一步的方向由梯度的移动平均值决定，步长大小由全局步长大小设置上限。此外，类似于 RMSprop，Adam 对梯度的每个维度进行重新缩放。

Adam 和 RMSprop（或 AdaGrad）之间一个主要区别是对瞬时估计 m 和 v 的零偏差进行了矫正。Adam 以少量超参数微调就能获得良好的性能著称。

Loshchilov 和 Hutter 在自适应梯度方法中确定了 L2 正则化和权重下降的不等式，并假设这种不等式限制了 Adam 的性能。然后，他们提出将权重衰减与学习率解耦。实验结果表明 AdamW 比 Adam（利用动量缩小与 SGD 的差距）有更好的泛化性能，并且对于 AdamW 而言，最优超参数的范围更广。

LARS 是 SGD 的有动量扩展，可以适应每层的学习率。LARS 最近在研究界引起了关注。这是由于可用数据的稳定增长，机器学习的分布式训练也变得越来越流行。这使得批处理大小开始增长，但又会导致训练变得不稳定。有研究者（Yang et al）认为这些不稳定性源于某些层的梯度标准和权重标准之间的不平衡。因此他们提出了一种优化器，该优化器基于「信任」参数η<1 和该层梯度的反范数来重新调整每层的学习率。

w_{t+1}=\arg \min_w \left ( g_{1:t}\cdot w + \frac{1}{2}\sum_{s=1}^t \sigma_s ||w-w_s||_2^2 + \lambda_1||w||_1 \right )

主要用于CTR预测的在线训练，成千上万维度导致大量稀疏特征。一般希望模型参数更加稀疏，但是简单的L1正则无法真正做到稀疏，一些梯度截断方法（TG）的提出就是为了解决这个问题，在这其中FTRL是兼备精度和稀疏性的在线学习方法。

FTRL的基本思想是将接近于0的梯度直接置零，计算时直接跳过以减少计算量。

这里给出工程上的伪代码，里面的四个参数是可调的。