Adaptive Inertia Adai 项目教程

Adaptive Inertia Adai 项目教程

adaptive-inertia-adai[ICML 2022, Oral] The PyTorch Implementation of Adaptive Inertia Methods. The algorithms are based on our paper: "Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate and Momentum".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adaptive-inertia-adai

项目介绍

Adaptive Inertia Adai 是一个基于 PyTorch 的优化器，旨在通过参数化的动量（momentum）来加速鞍点的逃逸并选择平坦的最小值。该项目在 ICML 2022 上被接受为口头报告（Acceptance Rate ~ 2%）。Adai 结合了 Adam 和 SGD 在鞍点逃逸和平坦最小值选择方面的优势，特别推荐用于 CNN 的训练。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 PyTorch。然后，你可以通过以下命令克隆并安装该项目：

git clone https://github.com/zeke-xie/adaptive-inertia-adai.git
cd adaptive-inertia-adai
pip install -r requirements.txt

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示了如何在 CIFAR-10 数据集上使用 Adai 优化器：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from adai_optim import Adai
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据加载器
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform),
    batch_size=64, shuffle=True)

# 定义模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = SimpleCNN()

# 定义优化器
optimizer = Adai(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

应用案例和最佳实践

应用案例

Adai 优化器特别适用于需要平坦最小值的深度神经网络（DNN）训练，尤其是在卷积神经网络（CNN）中表现出色。例如，在图像分类任务中，Adai 可以帮助模型更快地收敛并提高泛化能力。

最佳实践

1. 学习率调整：虽然 Adai 具有自适应学习率，但仍建议根据具体任务调整初始学习率。
2. 动量参数：Adai 使用参数化的动量，可以根据模型和数据集的特点调整动量参数。
3. 模型选择：对于不同的模型结构，Adai 可能需要不同的超参数设置，建议通过实验找到最佳配置。

典型生态项目

PyTorch

Adai 是基于 PyTorch 开发的，因此与 PyTorch 生态系统完全兼容。你可以利用 PyTorch 提供的各种工具和库来增强 Adai 的功能。

TorchVision

TorchVision 提供了大量的图像数据集和预训练模型，可以与 Adai 结合使用，加速图像相关任务的开发和部署。

PyTorch Lightning

PyTorch Lightning 是一个轻量级的 PyTorch 封装，可以简化训练循环和模型管理。你可以使用 PyTorch Lightning 来管理 Adai 优化器的训练过程。

通过以上模块的介绍和示例，你应该能够快速上手并使用 Adaptive Inertia Adai 优化器进行深度学习模型的训练。

adaptive-inertia-adai[ICML 2022, Oral] The PyTorch Implementation of Adaptive Inertia Methods. The algorithms are based on our paper: "Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate and Momentum".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adaptive-inertia-adai