Adam優化器參數設置最佳實踐分享

一、什麼是Adam優化器

Adam(Adaptive Moment Estimation)是一種常用的基於梯度下降的優化演算法，它結合了Adagrad和RMSprop演算法，能夠快速自適應地調整學習率。它不僅適用於大規模數據和高維參數的深度學習模型，而且具有很好的魯棒性和泛化能力。

二、Adam優化器參數設置

在使用Adam優化器時，需要設置一些參數，包括學習率、β1和β2、ϵ等。下面我們來詳細討論如何設置這些參數。

1. 學習率

學習率α決定了每次梯度更新的步長，它是Adam優化器中最重要的超參數之一。通常，初始的學習率可以設置為0.001或0.0001，並使用學習率衰減技術來減小學習率。

# 設置Adam優化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 設置學習率衰減
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=2, threshold=0.001)

2. β1和β2

β1和β2分別表示梯度的一階矩估計和二階矩估計的指數衰減率。根據Adam演算法的原理，β1通常取0.9，β2通常取0.999。

3. ϵ

ϵ是一個很小的常數，用來避免分母為0的情況，在Adam演算法中通常取1e-8。

三、優化器設置最佳實踐

在使用Adam優化器時，有一些最佳實踐可以幫助我們更好地調整參數和提高模型性能。

1. 學習率調整

學習率的初始值對模型的性能影響極大，過小的學習率會導致收斂過慢，過大的學習率會導致振蕩不收斂。因此，在使用Adam優化器時，我們通常使用學習率衰減技術來自適應地調整學習率，以保證模型的收斂速度和穩定性。

2. 參數初始化

良好的參數初始化可提高模型的性能和收斂速度。通常，我們使用一些傳統的初始化方法，如均勻分布初始化、高斯分布初始化和xavier初始化等，也可以使用預訓練模型的參數作為初始值。

3. 正則化

正則化技術可以有效解決過擬合問題，常用的正則化方法包括L1正則化、L2正則化和Dropout等。在使用Adam優化器時，我們可以通過在損失函數中添加正則化項來控制模型的複雜度。

4. 批次大小調整

批次大小是指在每次參數更新時，使用的樣本數。適當的批次大小能夠提高模型的訓練速度和準確率。通常，我們可以在訓練初期使用較大的批次大小，以加快模型的收斂速度，然後逐漸降低批次大小，以提高模型的精度。

五、完整代碼示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

# 定義模型
class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(32*8*8, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)

        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)

        x = x.view(-1, 32*8*8)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)

        x = self.fc2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

# 數據載入
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=128, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=128, shuffle=True)

# 設置Adam優化器
model = MyNet()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 設置學習率衰減
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=2, threshold=0.001)

# 訓練模型
for epoch in range(10):
    model.train()
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step(loss)

    model.eval()
    with torch.no_grad():
        total = 0
        correct = 0
        for j, (inputs, labels) in enumerate(test_loader):
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        acc = 100 * correct / total
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Test Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, 10, loss.item(), acc))