【漫话机器学习系列】087.常见的神经网络最优化算法（Common Optimizers Of Neural Nets）

常见的神经网络优化算法

1. 引言

在深度学习中，优化算法（Optimizers）用于更新神经网络的权重，以最小化损失函数（Loss Function）。一个高效的优化算法可以加速训练过程，并提高模型的性能和稳定性。本文介绍几种常见的神经网络优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、带动量的随机梯度下降（Momentum SGD）、均方根传播算法（RMSProp）以及自适应矩估计（Adam），并提供相应的代码示例。

2. 常见的优化算法

2.1 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）

随机梯度下降（SGD）是最基本的优化算法，其更新规则如下：

其中：

• w 代表网络参数（权重）；
• α 是学习率（Learning Rate），控制更新步长；
• ∇L(w) 是损失函数相对于权重的梯度。

代码示例（使用 PyTorch 实现 SGD）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义简单的线性模型
model = nn.Linear(1, 1)  # 1 个输入特征，1 个输出特征
criterion = nn.MSELoss()  # 均方误差损失
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 随机梯度下降

# 训练步骤
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
    inputs = torch.tensor([[1.0]], requires_grad=True)
    targets = torch.tensor([[2.0]])

    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)  # 计算损失
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新参数

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch}/100], Loss: {loss.item():.4f}')

运行结果

Epoch [0