优化器简介
在 PyTorch 中，优化器（Optimizer）是用于更新模型参数以最小化损失函数的关键组件。在机器学习和深度学习领域，优化器是一个至关重要的工具，主要用于在模型训练过程中更新模型的参数，其目标是最小化损失函数。
工作原理
优化器的作用
- 提高训练效率：不同的优化算法能够更有效地搜索参数空间，找到使损失函数最小的参数值，从而减少训练所需的时间和计算资源。
- 避免局部最优解：一些优化算法，如带有动量的 SGD 或 Adam 等，能够在一定程度上避免模型陷入局部最优解，从而找到更优的全局最优解。
- 处理不同类型的数据：对于不同的数据集和任务，不同的优化器可能会有不同的表现。选择合适的优化器可以提高模型的泛化能力和性能。
常见优化器算法和优化器
随机梯度下降（SGD）：
- 原理：随机梯度下降是最基础的优化算法。它通过计算每个小批量数据的梯度来更新模型的参数。
- 代码示例：
python
import torch
import torch.optim as optim
from torch import nn
# 定义模型
model = nn.Linear(10, 1)
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)- 参数说明：lr 是学习率，控制每次参数更新的步长；momentum 是动量参数，用于加速收敛，模拟物理中的动量概念。
Adagrad
- 原理：Adagrad 算法根据每个参数的历史梯度平方和来调整学习率。对于经常更新的参数，它会减小学习率；对于不经常更新的参数，它会增大学习率。
- 代码示例：
python
optimizer = optim.Adagrad(model.parameters(), lr=0.01)Adadelta
- 原理：Adadelta 是 Adagrad 的改进版本，它通过使用一个衰减的累积梯度平方和来代替 Adagrad 中的累积梯度平方和，从而避免了学习率过早衰减的问题。
- 代码示例：
python
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=1.0)RMSProp
- 原理：RMSProp 也是 Adagrad 的改进算法，它通过引入一个衰减系数来控制历史梯度平方和的累积，使得学习率不会过早衰减。
- 代码示例：
python
optimizer = optim.RMSProp(model.parameters(), lr=0.001, alpha=0.99)- 参数说明：alpha 是衰减系数，用于控制历史梯度平方和的衰减速度。
Adam
- 原理：Adam（Adaptive Moment Estimation）结合了 Adagrad 善于处理稀疏梯度和 RMSProp 善于处理非平稳目标的优点。它计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，并利用这些估计来动态调整每个参数的学习率。
- 代码示例：
python
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))- 参数说明：betas 是用于计算一阶矩估计和二阶矩估计的系数。
AdamW
- 原理：AdamW 是对 Adam 的改进，主要改进在于将权重衰减（L2 正则化）从损失函数中分离出来，直接应用于优化器的更新规则中，避免了传统 Adam 中权重衰减与梯度更新的耦合问题。
- 代码示例：
python
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)- 参数说明：weight_decay 是权重衰减系数，用于控制模型参数的正则化强度。
自适应优化算法：
- 如 Adagrad、Adadelta、RMSProp 和 Adam 等。这些算法会根据参数的不同特性自适应地调整学习率，以提高训练效率和模型性能。例如，Adam 算法结合了动量和自适应学习率的思想，在很多任务中表现出色。