内容简介:在pytorch中,optimization的模組提供了很多方式來進行網路的反向傳播,在這篇文章簡介常用的幾個方法.最廣為人知的一種.利用誤差和權重的偏微分,再乘上學習速率,就是權重的變化量. 在這邊符號說明::權重
在pytorch中,optimization的模組提供了很多方式來進行網路的反向傳播,在這篇文章簡介常用的幾個方法.
SGD
最廣為人知的一種.利用誤差和權重的偏微分,再乘上學習速率,就是權重的變化量. 在這邊符號說明:
:權重
:學習速率
:梯度(gradient)
J:誤差
以下都會利用下面這個函數進行範例說明:
f(x,y)=-x²sin(x)+y²
用這個函數的目的是,它有很多的局部最小值,可以來展示這些優化方法大多只能求出局部最小值,無法求出全域最小值.
SGD的運算如下圖
可以用上面的算式求出權重的更新值.
以下是一些SGD的參數搭配:
下圖藍色點為起點,灰色點為終點,經過100次的迭代,在不同學習速率下的展示.
SGD with momentum
這個有兩種方法,一種是普通的momentum,另一種是NAG( Nesterov Accelerated Gradient)兩者都多了一個v的變數來計算權重,在這邊我們可以調整的參數有:
: momentum ratio
:學習速率
Momentum的計算範例如下:
而NAG的算法如下:
以下是一些參數調整範例:
我們發現NAG在收斂的時候,如果參數沒調好,就會不小心跑去其他的local miminum上面,這是個頗有趣的特性.
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