35、优化器与学习率调度策略详解

优化器与学习率调度策略详解

1. 优化器介绍

在深度学习中，优化器的选择对于模型的训练效果和效率至关重要。以下将详细介绍几种常见的优化器及其特点。

1.1 动量优化（Momentum Optimization）

动量优化比梯度下降快10倍，能更快地逃离平稳区域。当输入具有不同的尺度时，代价函数会呈现出细长碗状的形态。梯度下降在陡峭的斜坡上下降得很快，但在山谷中下降则需要很长时间。而动量优化则会在山谷中越滚越快，直到到达谷底（最优解）。在不使用批量归一化的深度神经网络中，上层的输入通常具有非常不同的尺度，因此使用动量优化会有很大帮助，它还可以帮助越过局部最优解。

不过，由于动量的存在，优化器可能会稍微超调，然后返回，再次超调，并在稳定到最小值之前多次振荡。因此，在系统中设置一点摩擦力是有益的，它可以消除这些振荡，从而加快收敛速度。

在Keras中实现动量优化非常简单，只需使用SGD优化器并设置其动量超参数即可：

import tensorflow as tf

optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001, momentum=0.9)

动量优化的一个缺点是它增加了一个需要调整的超参数。然而，动量值为0.9在实践中通常效果很好，并且几乎总是比常规梯度下降更快。

1.2 Nesterov加速梯度（Nesterov Accelerated Gradient）

Nesterov加速梯度是动量优化的一个小变体，通常比常规动