Muon：优化神经网络隐藏层的利器

Muon：优化神经网络隐藏层的利器

Muon Muon optimizer: +~30% sample efficiency with <3% wallclock overhead 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/muon4/Muon

项目介绍

Muon 是一种针对神经网络隐藏层参数的优化器。该项目的目标是通过优化网络内部的高维参数，来提升训练效率和模型性能。与其他优化器如 AdamW、Shampoo、SOAP 等相比，Muon 专注于处理 ≥2D 的内部参数，从而使得训练过程更为高效。项目的开源实现可在多种深度学习模型中进行应用，并已在多个任务中取得了显著性能提升。

项目技术分析

Muon 优化器的核心思想在于针对神经网络中的隐藏层参数采用不同的优化策略。传统的优化器如 AdamW 通常适用于所有的网络参数，但这种方法并不总是最有效。Muon 通过对网络的不同部分使用不同的优化方法，来提升训练的速度和效果。

技术实现上，项目通过以下步骤来使用 Muon 优化器：

1. 参数筛选：首先，从模型中筛选出 ≥2D 的参数（通常是卷积核等），这些参数将由 Muon 进行优化。
2. 参数分离：剩余的参数（如全连接层、嵌入层等）则使用 AdamW 进行优化。
3. 优化器创建：根据筛选出的参数，创建 Muon 和 AdamW 两个优化器。
4. 训练步骤：在训练循环中，依次调用两个优化器进行参数更新。

这种细粒度的优化策略可以更好地适应网络结构的特点，从而提高训练效率。

项目及技术应用场景

Muon 优化器特别适用于大规模神经网络的训练，尤其是在以下场景中：

• 深度学习模型训练：对于含有大量隐藏层的模型，如卷积神经网络（ConvNet）和变压器的隐藏层，使用 Muon 可显著提升训练速度。
• 资源受限环境：在有限的计算资源下，使用 Muon 可以更快地达到目标性能，节约时间和成本。
• 模型性能优化：对于追求极致性能的场景，如图像识别、自然语言处理等，Muon 可帮助模型达到更好的性能。

项目特点

1. 高效的参数优化：通过专注于隐藏层参数，Muon 可有效提升训练速度，尤其是在大规模模型中。
2. 灵活的配置：项目允许用户根据模型特点灵活配置优化器参数，适应不同场景的需求。
3. 易于集成：Muon 可以轻松集成到现有的训练框架中，如 PyTorch。
4. 性能显著：在多个基准测试中，Muon 展示了相对于传统优化器的性能优势。

以下是 Muon 的一些显著成就：

• 在 CIFAR-10 数据集上，将训练时间从 3.3 A100-seconds 降低到 2.7 A100-seconds。
• 使用 Muon 优化器，仅需 $175 的计算成本即可训练出达到 GPT-2 (XL) 性能的模型。
• 将达到 GPT-2 (small) 性能的训练速度提升了 1.35 倍。

总结而言，Muon 作为一种专注于隐藏层参数的优化器，为深度学习模型的训练提供了新的视角和方法。通过其高效的优化策略，可以为研究人员和开发者带来更高的效率和更好的模型性能。如果您正面临训练效率的挑战，不妨尝试使用 Muon，它可能会成为您解决问题的关键。

Muon Muon optimizer: +~30% sample efficiency with <3% wallclock overhead 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/muon4/Muon