Tensorflow 中的 Adam 优化器
Tensorflow 中的 Adam 优化器是深度学习模型中使用的一种算法。优化算法用于深度学习模型中以最小化损失函数并提高性能。Adam 代表自适应矩估计，是一种随机梯度下降算法。它结合了 RMSprop 和 AdaGrad 算法的优点，以实现更好的优化效果。在本文中，我们将了解 Tensorflow 中的 Adam 优化器及其工作原理。
Adam 优化器的工作原理
Adam 优化器是一种迭代优化算法。它使用梯度的一阶和二阶矩来自适应地调整每个参数的学习率。该算法考虑了梯度的两个移动平均值 - 过去梯度的指数衰减平均值和另一个梯度是梯度的矩。
更新参数的算法
计算损失函数相对于参数的梯度。
计算梯度的一阶矩(均值)和二阶矩(非中心方差)。
使用梯度的一阶矩和二阶矩以及学习率更新参数。
参数的更新方程如下 -
w(t+1) = w(t) - α * m_t / (sqrt(v_t) + ε)
这里 w(t)是第 t 次迭代的参数，α 是学习率，m_t 是梯度的一阶矩(均值)，v_t 是梯度的二阶矩，ε 是一个小常数，用于防止除以零。
要计算一阶矩，使用以下表达式 −
m_t = β1 * m_(t-1) + (1- β1) * g_t
这里，m_(t-1) 是前一次迭代的梯度的一阶矩，β1 是一阶矩的衰减率，g_t 是当前迭代的梯度。
要计算二阶矩，使用以下表达式 −
v_t = β2 * v_(t-1) + (1- β2) * g_t^2
这里，v_(t-1) 是前一次迭代的梯度的二阶矩，β2 是二阶矩的衰减率，g_t^2 是当前迭代的梯度的平方。
示例
在下面的示例中，我们使用 TensorFlow 中的 Adam 优化器在 MNIST 数据集上训练神经网络。首先，我们导入必要的库并加载 MNIST 数据集。接下来，我们定义神经网络模型。然后，我们编译模型并指定 Adam 优化器。最后，我们使用 fit() 方法训练模型。
在训练过程中，Adam 优化器会自适应地调整每个参数的学习率，这有助于模型更快地收敛并在验证集上实现更好的性能。history 变量包含每个时期的训练和验证指标，例如损失和准确率。
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10) ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))
输出
上述代码的输出将是每个训练阶段的训练和验证指标，例如损失和准确率。
此输出显示模型在每个阶段都在改进，因为训练和验证损失在减少，而训练和验证准确率在增加。到第五个阶段结束时，该模型的验证准确率达到 97.65%，这表明它能够准确地对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。
Epoch 1/5 1875/1875 [==============================] - 21s 9ms/step - loss: 0.2933 - accuracy: 0.9156 - val_loss: 0.1332 - val_accuracy: 0.9612 Epoch 2/5 1875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 0.1422 - accuracy: 0.9571 - val_loss: 0.0985 - val_accuracy: 0.9693 Epoch 3/5 1875/1875 [==============================] - 9s 5ms/step - loss: 0.1071 - accuracy: 0.9672 - val_loss: 0.0850 - val_accuracy: 0.9725 Epoch 4/5 1875/1875 [==============================] - 9s 5ms/step - loss: 0.0884 - accuracy: 0.9725 - val_loss: 0.0819 - val_accuracy: 0.9750 Epoch 5/5 1875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 0.0767 - accuracy: 0.9765 - val_loss: 0.0836 - val_accuracy: 0.975
Adam 优化器的优势
自适应学习率 − Adam 优化器自适应地调整每个参数的学习率，使其适用于稀疏梯度或噪声梯度的问题。
快速收敛 − Adam 优化器使用梯度的动量和二阶矩来加快优化过程的收敛速度。
高效的内存使用 − Adam 优化器仅维护梯度的两个移动平均值，与需要存储大量过去梯度的其他优化算法相比，它具有内存效率。
Adam 优化器的缺点
过度拟合 − Adam 优化器容易过度拟合，尤其是当数据集很小。这是因为算法可能收敛得太快，并且可能过度拟合训练数据。
对学习率敏感 − Adam 优化器对学习率超参数很敏感。将学习率设置得太高会导致优化过程发散，而将其设置得太低会减慢收敛速度。
Adam 优化器的应用
Adam 优化器的一些用途是 −
计算机视觉 − Adam 优化器已用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、对象检测和图像分割。例如，流行的 YOLO(You Only Look Once)物体检测算法使用 Adam 优化器来训练其神经网络。
自然语言处理 − Adam 优化器已用于情感分析、语言翻译和文本生成等自然语言处理任务。例如，GPT(Generative Pre-trained Transformer)语言模型使用 Adam 优化器来训练其神经网络。
语音识别 − Adam 优化器已用于语音识别任务，例如自动语音识别和说话人识别。例如，DeepSpeech 语音识别系统使用 Adam 优化器来训练其神经网络。
强化学习 − Adam 优化器还用于强化学习任务，例如玩游戏和控制机器人。例如，OpenAI Gym 工具包使用 Adam Optimizer 来训练其深度强化学习代理。
医学成像 − Adam Optimizer 已用于医学成像任务，例如诊断疾病和分析医学图像。例如，DeepLesion 病变检测系统使用 Adam 优化器来训练其神经网络。
结论
在本文中，我们讨论了 Adam 优化器及其在深度学习模型中的使用，以适应其自适应学习率。我们还讨论了算法中用于计算参数更新值、梯度的一阶矩和二阶矩的表达式。正如本文所讨论的，Adam 优化器也有其自身的优点和缺点。
