12、深度学习优化器与卷积神经网络解析

深度学习优化器与卷积神经网络解析

1. 自适应学习率优化器

在深度学习中，优化器的选择对于模型的训练效果至关重要。常见的自适应学习率优化器有AdaGrad、RMSProp和Adam，下面我们来详细了解它们。

1.1 AdaGrad

AdaGrad优化器的更新机制使得梯度较大的参数学习率快速下降，而梯度较小的参数学习率下降缓慢。在PyTorch中，可以使用以下代码实例化AdaGrad优化器：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adagrad(model.parameters(),
                          lr = 0.01,
                          weight_decay = 0,
                          initial_accumulator_value = 0)

其中， initial_accumulator_value 将δ和初始梯度累积向量合并在一起。虽然AdaGrad在理论上有一些良好的性质，能够在误差表面较平缓的方向上推动更多的进展，有助于克服病态表面，但在实践中，它容易导致学习率过早下降，对于一些深度模型的训练效果不佳。

1.2 RMSProp

RMSProp通过引入指数加权移动平均的概念，解决了AdaGrad在处理复杂误差表面时的不足。其梯度累积向量的更新公式为：
[ r_i = \rho r_{i - 1} + (1