optimizers：優化器詳解

一、什麼是優化器？

優化器是深度學習中的重要組成部分，其作用是通過調整模型的權重和偏置來最小化損失函數。優化器選擇不同的演算法來更新模型參數的值，以便讓模型更好地擬合數據。

在深度學習中，通常使用梯度下降方法來更新模型參數。而優化器則是這個方法的具體實現方式。通過使用不同的優化器演算法，我們可以在訓練過程中更快地收斂，並且避免陷入局部最小值。

在tensorflow中，常用的優化器包括：GradientDescentOptimizer、AdagradOptimizer、AdamOptimizer等。

二、優化器的常用演算法

1.梯度下降演算法

梯度下降演算法是機器學習中最常用的優化演算法之一，其基本思想是通過沿著梯度方向迭代地更新參數，使目標函數達到全局最小值。 梯度下降演算法具有簡單易實現、收斂速度快的優點，但也容易陷入局部最優解。

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([...])
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer)

2. Adagrad演算法

Adagrad演算法是梯度下降演算法的改進版本，其主要思想是根據每個參數的歷史梯度調整學習率，即學習率隨著訓練的進行逐漸減小。

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([...])
optimizer = keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.01)
model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer)

3. Adam演算法

Adam演算法是一種具有自適應學習率的優化演算法，它結合了Adagrad演算法和RMSprop演算法的優點，在深度神經網路中得到廣泛應用。

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([...])
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3)
model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer)

三、優化器的參數設置

1. 學習率

學習率是優化器最重要的參數之一，它決定了每輪迭代中參數的更新幅度。如果學習率過大，可能導致參數更新過於劇烈，無法收斂；如果學習率過小，收斂速度會很慢。

2. 動量

動量是一種解決優化器在梯度下降過程中蹤跡過於波動的問題的方式。它可以在訓練過程中增加梯度下降的穩定性，避免陷入局部最優解。

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([...])
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer)

3. 學習率衰減

訓練深度神經網路可能需要很長時間，而學習率的設置需要很好的折衷。開始時，學習率應該較大，以快速收斂；然而隨著訓練次數的增加，學習率應該不斷減小以微調模型參數。學習率調度策略是在訓練過程中，使學習率隨時間變化而逐漸降低的演算法。

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([...])
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, decay=1e-6)
model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer)

四、優化器的選擇

選擇什麼樣的優化器依賴於深度學習任務的特點以及樣本數量。在某些情況下，對於小型數據集，梯度下降可能已經足夠優秀；但是對於較大的數據集，通常會使用更高級的方法，比如Adam演算法。

總的來說，選擇優化器需要在實踐中調整一些參數，比如學習率和動量，並且通過觀察損失函數的變化來確定哪個優化器是最合適的。