33、深度学习中的优化器与学习率调度策略

深度学习中的优化器与学习率调度策略

在深度学习领域，优化器和学习率的选择对于模型的训练效果和效率至关重要。本文将介绍几种常见的优化器和学习率调度策略，并给出相应的代码示例。

常见优化器

• Momentum优化器 ：Momentum优化器在梯度下降的基础上引入了动量的概念，使得参数更新具有一定的惯性，从而加快收敛速度。然而，它引入了一个新的超参数 momentum 需要调整。通常， momentum 值设为0.9在实践中效果较好，并且几乎总是比普通的梯度下降更快。以下是使用Keras实现Momentum优化器的代码：

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

• Nesterov加速梯度（NAG） ：NAG是Momentum优化器的一个小变体，由Yurii Nesterov在1983年提出。它通常比普通的Momentum优化器更快。NAG在计算梯度时，不是在当前位置$\theta$，而是在动量方向上稍微向前一点的位置$\theta + \beta m$处计算。以下是NAG算法的步骤：
  1. $m \leftarrow \beta m - \eta \nabla_{\theta} J(\theta + \beta m)$
  2. $\theta \leftarrow \theta + m$
     在Ker