ニューラルネットワーク Notes-Optimizer

オプティマイザーは、深層学習でニューラルネットワークモデルを最適化するために使用されるアルゴリズムの一種です。その主な機能は、モデルの損失関数に従ってモデルのパラメーターを調整することです。これにより、モデルがトレーニングデータによりよく適合し、パフォーマンスが向上します。モデルのパフォーマンスと一般化、能力。オプティマイザーはトレーニングプロセス中にモデルのパラメーターを継続的に更新し、モデルを最適なソリューションに徐々に近づけます。

具体的には、オプティマイザーの機能には次のものが含まれます。

パラメータの更新: オプティマイザは、損失関数によって計算された勾配情報に基づいてモデルのパラメータを更新します。これにより、損失関数を減少させる方向にモデルを調整し、損失関数を最小化できます。
収束の加速: モメンタムなどの手法を導入することで、オプティマイザーはモデルの収束プロセスを加速し、より良いパラメーターの組み合わせをより速く見つけることができます。
勾配の消失または爆発を避ける: ディープニューラルネットワークでは、多層チェーンの導出により、勾配の消失または爆発の問題が発生する可能性があります。オプティマイザーはこれらの問題を軽減し、適切な学習率調整と勾配クリッピング手法を通じてモデルの安定したトレーニングを保証します。
学習率の適応調整: Adagrad、RMSprop、Adam などの一部のオプティマイザーは適応学習率特性を備えており、パラメーター勾配の履歴情報に基づいて学習率を動的に調整して、さまざまなパラメーターの学習速度に適応できます。
過学習の防止: オプティマイザーは、トレーニングプロセス中にパラメーターを更新することで、モデルがトレーニングデータに過剰学習するのをある程度防ぎ、モデルの汎化能力を向上させることができます。

ps：

多くの場合、同じオプティマイザを分類や回帰などのさまざまな種類のタスクに使用できます。オプティマイザーの役割は、モデルのパラメーターを更新することで損失関数を最小化することであり、損失関数の選択は特定のタスクの種類によって異なります。

深層学習では、オプティマイザーの選択は通常、損失関数の選択とは独立しています。オプティマイザの目標は損失関数を最小化することであり、さまざまなタイプの損失関数がさまざまなタスクに対応します。

分類タスクであっても回帰タスクであっても、同じオプティマイザーを使用して、対応する損失関数を最小化できます。オプティマイザの選択はタスクの種類には依存せず、最適化効果や収束速度などの要素に基づいて選択されます。同じオプティマイザーを分類や回帰などのさまざまなタイプのタスクに使用できますが、使用する場合は、さまざまなタスクのタイプに合わせて適切な損失関数を選択することに注意する必要があります。

一般的なオプティマイザー

確率的勾配降下法 (SGD):
- SGD は最も基本的な最適化アルゴリズムの 1 つであり、反復ごとにトレーニングデータからサンプルをランダムに選択して勾配を計算し、モデルパラメーターを更新します。
- 利点: 計算が速く、実装と理解が簡単です。
- 短所: 局所最適点に陥る可能性があり、勾配の更新が不安定です。
勢い:
- 運動量オプティマイザーは、SGD に基づいて運動量項を追加して、収束を加速し、振動を低減します。
- 運動量は、シミュレートされたオブジェクトが勾配の方向に転がる速度として理解でき、急峻な損失面でより速く移動するのに役立ちます。
- 利点: 収束を加速し、発振を低減します。
- 短所: 平坦なエリアでは局所最適化に陥る可能性があります。
適応学習率オプティマイザー:
- Adagrad: Adagrad は、パラメータの履歴勾配情報に基づいて学習率を調整し、疎なデータに適しています。
- RMSprop: RMSprop は Adagrad の改良版であり、減衰係数を導入することで学習率が急激に低下するのを防ぎます。
- アダム: アダムは運動量と RMSprop を組み合わせたオプティマイザーで、深層学習でよく使用され、優れたパフォーマンスと堅牢性を備えています。
- 利点: 学習率を適応的に調整し、パラメータごとに異なる学習率を使用し、収束速度が速くなります。
- 短所: 追加のハイパーパラメータ調整が必要となり、計算オーバーヘッドが増加する可能性があります。
ネステロフ加速勾配（NAG）：
- NAG はモメンタムオプティマイザーの改良版で、勾配の計算時にモデルパラメーターの更新された値を使用するため、最適化効率の向上に役立ちます。
- 運動量項を事前に考慮することで、パラメータ更新をより正確に推定できるようになり、パラメータ更新の精度と安定性が向上します。
エイダデルタ:
- AdaDelta は Adagrad の改良版であり、過去の勾配情報を動的に調整することで学習率の減衰が早すぎる問題を回避します。
- グローバル学習率を手動で設定する必要がなく、パラメータの更新がより安定しています。
AdamW（体重減少のアダム）：
- AdamW は Adam の改良版で、パラメータ更新時の重み減衰をより正確に処理し、モデルの汎化パフォーマンスを向上させることができます。

各オプティマイザーには独自の特性と適用可能なシナリオがあります。オプティマイザーを選択するときは、データセットのサイズ、モデルの複雑さ、トレーニング時間、コンピューティングリソースの制限などの要素を考慮し、実験を通じてさまざまなオプティマイザーのパフォーマンスを比較して、最適な最適化アルゴリズムを選択する必要があります。現在のタスク。

機能とアプリケーションシナリオ

以下は、さまざまなオプティマイザーの特性とアプリケーションシナリオを表形式で簡単にまとめたものです。

オプティマイザ	特徴	アプリケーションシナリオ
シンガポールドル	最も基本的なオプティマイザーは学習率がグローバルに固定されているため、局所的な最適化に陥る傾向があり、収束が遅くなります。	単純な問題、小さなデータセット
勢い	運動量項を導入すると収束が加速され、振動が減少しますが、平坦領域では局所最適に陥る可能性があります。	大規模なデータセット、複雑なモデル
投与	パラメータの履歴勾配情報に基づいて学習率を調整する適応学習率は、スパースなデータに適しています。	スパースなデータセット、スパースな特徴
RMSプラグ	Adagrad の改良により、学習率が急激に低下するのを防ぐために減衰係数が導入されました。	非定常データセット、複雑なモデル
アダデルタ	Adagrad が改善され、学習率が動的に調整され、グローバルな学習率設定が回避されます。	大規模なデータセット、複雑なモデル
アダム	運動量と RMSprop を組み合わせ、学習率を適応的に調整し、迅速に収束し、深層学習で広く使用されています。	ほとんどの場合、複雑なモデルに適しています
アダムW	Adam に基づいて重み減衰を追加して、モデルの汎化パフォーマンスを向上させます。	大規模なデータセット、複雑なモデル
そうだといい	Adam に基づいて、学習率を動的に調整し、より速く収束するために Nesterov Accelerated Gradient が追加されています。	大規模なデータセット、複雑なモデル
L-BFGS	準ニュートン法に基づく二次最適化手法で、小規模なデータセットや小規模なモデルに適しています。	小規模なデータセット、小規模なモデル

torch の一般的なオプティマイザ

SGD (確率的勾配降下法) :

import torch.optim as optim

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

アダム (適応モーメント推定) :

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

RMSprop (二乗平均平方根伝播) :

import torch.optim as optim

optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)

Adagrad (適応学習率法) :

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)

アダデルタ:

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=learning_rate)

AdamW (重量減衰のあるアダム) :

import torch.optim as optim

optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)

上の例では、model.parameters()最適化に使用されるモデルパラメーターはlr学習率であり、オプティマイザーの重要なハイパーパラメーターです。モデルのトレーニングと最適化のための特定のタスクとデータに基づいて、適切なオプティマイザーとハイパーパラメーターを選択できます。

単純なニューラルネットワークの例

ニューラルネットワークの一般的なプロセス:

順伝播: 入力データはネットワークの一連の層を通過し、層ごとに線形変換と活性化関数処理を受けて、最終出力を取得します。
損失関数: 損失はモデルの出力と真のラベルに基づいて計算され、モデルの予測と真の値の差を測定するために使用されます。
バックプロパゲーション: モデルパラメーターの損失関数の勾配を計算することにより、勾配が出力層から入力層に伝播され、ネットワークパラメーターが更新されます。
オプティマイザー:オプティマイザーは、特定の最適化アルゴリズムを使用して、バックプロパゲーションによって取得された勾配情報に基づいてニューラルネットワークのパラメーターを更新し、それによって損失関数を最小化します。
パラメーターの更新: オプティマイザーによって計算されたパラメーターの勾配に基づいてニューラルネットワークの重みとバイアスを更新し、モデルが徐々により最適な状態に収束するようにします。
反復トレーニング: 順伝播、逆伝播、パラメーター更新を複数回繰り返すことで、ニューラルネットワークはトレーニングセットのパラメーターを徐々に調整し、モデルのパフォーマンスを向上させます。

オプティマイザーに注目してみましょう。

オプティマイザー: オプティマイザーはニューラルネットワークトレーニングの重要な部分であり、損失関数の勾配に従ってパラメーターがどのように更新されるかを決定し、それによってモデルを段階的に最適化します。
勾配降下法: 勾配降下法はオプティマイザの最も基本的なアイデアであり、損失関数の勾配の方向に従ってパラメータを更新します。このうち SGD (確率的勾配降下法) は最も単純な勾配降下法ですが、学習プロセス中に発振や収束の遅れが発生する可能性があります。
最適化アルゴリズム: 勾配降下法の問題を解決するために、さまざまな最適化アルゴリズムが登場しました。一般的なオプティマイザーには、Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam などが含まれます。これらの最適化アルゴリズムでは、勾配降下法に基づいた運動量や学習率の調整などのメカニズムが導入され、収束が加速され、最適化効果が向上します。
ハイパーパラメータ調整: オプティマイザには、学習率、運動量など、いくつかの重要なハイパーパラメータがあります。これらのハイパーパラメーターの合理的な選択は、モデルのパフォーマンスに大きな影響を与えます。最適なパラメーターの組み合わせを見つけるには、ハイパーパラメーターの調整が必要になることがよくあります。
安定性と汎化: オプティマイザの選択とハイパーパラメータの設定は、ニューラルネットワークの安定性と汎化パフォーマンスに大きな影響を与えます。オプティマイザーとハイパーパラメーターの組み合わせが異なると、モデルが局所最適化またはオーバーフィットに陥る可能性があります。
適応学習率: 近年、Adagrad、RMSprop、Adam などの適応学習率最適化アルゴリズムが普及しています。これらのアルゴリズムは、パラメータの履歴勾配情報に基づいて学習率を適応的に調整できるため、より効率的なパラメータ更新が可能になります。
収束: オプティマイザーの選択は、ニューラルネットワークが良好な収束を達成できるかどうか、つまり、妥当な反復回数内でモデルが過学習を回避しながら安定した状態に向かう傾向があるかどうかにも影響します。したがって、オプティマイザーを選択するときは、ネットワーク構造、データセットのサイズ、トレーニング戦略を考慮する必要があります。

PyTorch でニューラルネットワークを構築し、オプティマイザーを選択する主な手順は次のとおりです。

ニューラルネットワークモデルを定義する: まず、ニューラルネットワークモデルの構造を定義する必要があります。を使用してtorch.nn.Moduleカスタムニューラルネットワーククラスを作成し、__init__そのコンストラクターでレイヤーとパラメーターを定義できます。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, out_features)
        # 定义其他层...

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

モデルと損失関数をインスタンス化する: モデルを使用する前に、モデルをインスタンス化し、適切な損失関数を選択する必要があります。同時に、学習率 (lr)、重み減衰などのハイパーパラメーターを定義する必要があります。

# 实例化模型
model = MyModel()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器（标注重点）
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

トレーニングループ: トレーニングプロセスでは、オプティマイザーの使用に重点が置かれます。各反復では、最初に勾配をクリアする必要があり、次にモデルの出力と損失が計算され、次に逆伝播によって勾配が計算され、最後にオプティマイザによってモデルパラメーターが更新されます。

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        # 将梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新模型参数（优化器的重点操作）
        optimizer.step()

検証またはテスト: トレーニング後、モデルを検証またはテストできます。検証またはテスト段階では、通常、勾配計算は必要ないため、torch.no_grad()コンテキストマネージャーを使用して勾配計算をオフにし、メモリとコンピューティングリソースを節約できます。

# 验证或测试循环
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in val_dataloader:
        # 前向传播（无需计算梯度）
        outputs = model(inputs)
        # 其他验证或测试操作...

上記は、PyTorch でニューラルネットワークとアノテーションオプティマイザーを構築するための主な手順です。ニューラルネットワークをトレーニングするには、適切なオプティマイザーを選択し、適切なハイパーパラメーターを設定することが重要です。タスクの複雑さとデータの量に応じて、さまざまなオプティマイザーを試してハイパーパラメータを調整することが必要になる場合があります。