Стохастический градиентный спуск и его варианты

Вопрос или проблема

Насколько я понимаю, SGDW и SGD + моментум — это две разные техники оптимизации, а SGDWR — это SGDW + планировщик в форме косинусного остывания с теплым перезапуском. Я прав? Если нет, пожалуйста, исправьте меня.
Итак, следующий вопрос: можно ли объединить SGDW и SGD + моментум, или это будет бессмысленно с точки зрения результатов?
И какая из трех техник показывает лучшие результаты (даже если это индивидуально для каждой модели, но спрашиваю в среднем) в плане лучшей обобщаемости, пиковой точности и времени, необходимого для достижения этого пика?
Заранее спасибо!

Я опоздал, но все же.
Чтобы ответить на второй вопрос,
SGDW обычно определяется следующим образом (согласно этой статье Decoupled Weight Decay Regularization)
введите описание изображения здесь

Таким образом, SGDW уже содержит терм моментума. Просто термин распада веса добавляется отдельно. Но следует отметить, что если функция потерь содержит L2 регуляризацию, то SGDW будет аналогичен SGD, только вы сможете выбрать коэффициент распада и скорость обучения, не влияя друг на друга.
Таким образом, нам не нужно их объединять, поскольку SGDW имеет все характеристики SGD + моментум.

Чтобы ответить на первый вопрос,
Да, SGDW и SGD + моментум — это две разные техники оптимизации. Насколько я понимаю, SGDWR — это SGDW с теплым перезапуском, планировщик может быть любой формы.

Чтобы ответить на ваш последний вопрос,
Это действительно зависит от задачи. Но я чаще всего использую теплые перезапуски, потому что в начале, когда веса инициализируются случайным образом, градиенты каждого из весов будут иметь разную величину (и обычно будут высокими). Я считаю, что SGDWR дает лучшие результаты в плане точности.

Ответ или решение

Стохастический градиентный спуск и его вариации

Введение

Стохастический градиентный спуск (SGD) является одним из наиболее широко используемых методов оптимизации в области машинного обучения и глубокого обучения. Он позволяет эффективно обновлять параметры модели на основе случайных подмножеств данных, что особенно важно при работе с большими объемами информации. В данной статье мы подробно рассмотрим различные вариации SGD, такие как SGD с моментумом (SGD + Momentum), SGD с декуплированным распадом весов (SGDW) и SGD с циклическим распадом весов (SGDWR).

Основные понятия

SGD и его вариации:

  1. SGD + Momentum: Эта техника добавляет дополнительный "моментум" к обновлению весов модели, позволяя более эффективно преодолевать локальные минимумы и ускорять сходимость. Это достигается путем накопления предыдущих градиентов, что позволяет моделям двигаться в том направлении, в котором градиенты действуют более стабильно.

  2. SGDW (SGD с декуплированным распадом весов): Это модификация SGD, при которой распад весов (weight decay) добавляется отдельно от обновления весов. Это позволяет лучше контролировать скорость распада и скорость обучения, избегая связывания этих двух параметров. Как указано в работе, формула SGDW учитывает как моментум, так и распад весов.

  3. SGDWR (SGD с циклическим распадом весов): Эта техника представляет собой улучшение SGDW с добавлением расписания изменения скорости обучения, основанного на циклических перезапусков. Это позволяет модели иногда "возвращаться" к более высокой скорости обучения, способствуя лучшему исследованию пространства потерь.

Ответы на вопросы

  1. Правильность понимания оптимизаторов: Да, вы верно подметили, что SGDW и SGD + Momentum – это разные техники оптимизации, и SGDWR представляет собой SGDW с расписанием в форме циклического распада. Ваши выводы о том, что необходимо различать их, абсолютно корректны.

  2. Объединение SGDW и SGD + Momentum: По сути, это объединение не является необходимым, поскольку SGDW включает в себя все характеристики SGD с моментумом. Это означает, что вы можете использовать только SGDW, извлекая преимущества обоих подходов без дублирования. Если же вы решите комбинировать их, это не приведет к значительному улучшению результатов и может усложнить настройку гиперпараметров.

  3. Эффективность различных подходов: Наилучший подход зависит от конкретной задачи, но можно сделать несколько общих наблюдений. Исследования показывают, что SGDWR может демонстрировать лучшие результаты в терминах точности за счет более адаптивного подхода к обновлению весов. Такие методы, как Warm Restarts, могут помочь лучше справиться с начальными условиями, позволяя модели находить более надежные решения в более широком пространстве.

Заключение

Стохастический градиентный спуск и его вариации играют критическую роль в успешной оптимизации моделей машинного обучения. Понимание основ каждого метода, а также их сильных и слабых сторон, позволяет разработчикам чётко выбирать наиболее подходящий подход для работы с их данными и задачами. Использование SGDW и SGDWR может значительно увеличивать качество модели, особенно в сложных задачах, связанных с большими данными и глубоким обучением.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...