pdf文档 机器学习课程-温州大学-06深度学习-优化算法

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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。
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