机器学习课程-温州大学-06深度学习-优化算法

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/fengdu78

摘要

文档系统介绍了深度学习中的优化算法，包括小批量梯度下降、学习率衰减方法以及PyTorch的具体优化器实现，如SGD、Momentum、RMSProp和Adam等。还讲解了Softmax回归的应用和神经网络中的局部最优问题，并提供了相关代码示例。

AI总结

本文档总结了温州大学 machine learning 课程中关于深度学习优化算法的内容，主要涵盖以下核心观点和关键信息：

1. **小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）**：
- 小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，通过设置合适的批量大小（Batch Size）来平衡计算效率和泛化性能。

2. **优化算法**：
- 常用的优化算法包括：
- SGD（随机梯度下降）：最基础的优化算法。
- SGD with Momentum：加入动量项，帮助逃离局部最优。
- RMSProp：通过缩放梯度来自适应学习率。
- Adam：结合了Momentum和RMSProp的优点，目前广泛使用。
- 学习率衰减：随着训练epoch的增加，逐渐减小学习率，以加快收敛速度。常用公式为：
\[
\alpha = \frac{\alpha_0}{1 + \text{decay-rate} \cdot \text{epoch-num}}
\]

3. **超参数调整和Batch Normalization（BatchNorm）**：
- 超参数（Hyperparameter）调整包括学习率、批量大小、正则化参数等，直接影响模型训练效果。
- BatchNorm通过对每层输入进行归一化，加速训练并提高模型泛化能力。

4. **Softmax**：
- 主要用于多分类问题，将输出转换为概率分布，确保输出结果在0到1之间，且总和为1。

5. **PyTorch优化器实现**：
- 提供了多种优化器（如SGD、Momentum、RMSProp、Adam）的具体实现，并可通过超参数（如学习率、动量系数等）进行调整。

6. **局部最优问题**：
- 神经网络训练容易陷入局部最优，但通过优化器设计和超参数调整，可以减少这种风险。

总结该文档的核心内容，可以看出优化算法与超参数调整在深度学习中的重要性。通过选择合适的优化器和调节超参数，可以显著提高模型的训练效率和性能。