Lion优化器试验笔记

已于 2023-07-31 05:48:54 修改
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分类专栏： 深度学习宝典 文章标签： 计算机视觉
于 2023-07-31 05:45:15 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/132014562
Lion优化器比AdamW和Adafactor更简单、内存高效，运行速度更快。它只需保存动量，降低内存占用，尤其适合大规模模型训练。在实验中，Lion的运行速度通常提高2-15%，并简化超参数设置。在人脸关键点和YOLOv8训练中，Lion展现出优于AdamW的性能，但数据量增大时需要注意学习率和衰减策略。

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1 简单、内存高效、运行速度更快

超参设置

官方 pytorch代码：

自己的试验结果：

以下内置转自： Google Brain新提出的优化器“Lion”，效果要比Adam(W)更好 - 知乎

1 简单、内存高效、运行速度更快

与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比，Lion 只需要动量，将额外的内存占用减半。 这在训练大型模型和大Batch size时很有用。 例如，AdamW 需要至少 16 个 TPU V4 芯片来训练图像大小为 224、批量大小为 4,096 的 ViT-B/16，而 Lion 只需要8个。

另一个显而易见的好处是，由于 Lion 的简单性，Lion 在我们的实验中具有更快的运行时间（step/s），通常比 AdamW 和 Adafactor 提速 2-15%，具体取决于任务、代码库和硬件。

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  • Lion 很简单，与 AdamW 和 Adafact
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参数分布均衡：Lion优化器通过分析模型参数的梯度分布情况，对梯度进行动态调整，以实现参数分布的均衡。这有助于避免某些参数过于稀疏或过于密集的问题，提高模型的泛化能力。自适应学习率：Lion优化器能够自动调整学习率，根据每个参数的梯度情况来自适应地更新学习率。动量加速：Lion优化器引入了动量概念，通过积累历史梯度的一部分来加速梯度更新。是一种基于梯度的优化算法，旨在提高梯度下降法在深度学习中的优化效果。将上述代码复制粘贴在ultralytics/engine下创建lion_pytorch.py文件。
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Google 新提出的优化器 Lion引入到yolov5/yolov7，它通过大量算力搜索并结合人工干预得出，相比主流的 AdamW，有着速度更快且更省内存的特点，并且大量实验结果显示，它在多数任务上都有着不逊色于甚至优于 AdamW 的表现。
LIon优化器
03-19
### Lion Optimizer简介 Lion是一种新型的优化算法，在机器学习和深度学习框架中逐渐受到关注。它通过自适应调整参数更新的方式，旨在提高模型训练效率并减少内存消耗[^1]。 其核心思想在于利用动量项来加速收敛过程的同时引入一种新的权重衰减机制。这种机制能够更有效地控制过拟合现象的发生，并且相比传统的Adam或者RMSProp方法具有更快的计算速度以及更低的存储需求。 以下是实现lion optimizer的一个简单Python代码示例： ```python import torch class Lion(torch.optim.Optimizer): def __init__(self, params, lr=1e-4, betas=(0.9, 0.99), weight_decay=0.0): defaults = dict(lr=lr, betas=betas, weight_decay=weight_decay) super(Lion, self).__init__(params, defaults) @torch.no_grad() def step(self, closure=None): loss = None if closure is not None: with torch.enable_grad(): loss = closure() for group in self.param_groups: for p in filter(lambda p: p.grad is not None, group['params']): grad, state = p.grad.data, self.state[p] if 'step' not in state: state['step'] = 0 state['exp_avg'] = torch.zeros_like(p).detach() exp_avg = state['exp_avg'] beta1, beta2 = group['betas'] state['step'] += 1 # Update the moving average of gradient exp_avg.mul_(beta1).add_(grad.sign(), alpha=1 - beta1) update = exp_avg.abs().mul(group['lr']).sign() * exp_avg if group['weight_decay'] != 0: update.add_(p.data, alpha=group['weight_decay']) p.sub_(update) return loss ``` 上述代码定义了一个基本版本的Lion优化器类继承自PyTorch中的`Optimizer`基类。该实现包含了必要的超参数设置如学习率(`lr`)、贝塔系数(`betas`)及正则化强度(`weight_decay`)等功能选项。 ###
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