기계 학습 옵티마이저 소개 - 일반적인 옵티마이저 유형 및 애플리케이션에 대한 논의

옵티마이저는 모델의 정확도를 높이기 위해 오차를 최소화하는 매개변수 값을 찾는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 기계 학습에서 최적화 프로그램은 비용 함수를 최소화하거나 최대화하여 주어진 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾습니다.

다양한 알고리즘 모델에는 다양한 유형의 옵티마이저가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 가장 일반적인 최적화 프로그램은 경사하강법, 확률적 경사하강법, 모멘텀을 사용한 확률적 경사하강법, 적응형 경사하강법 및 평균 제곱근입니다. 각 최적화 프로그램에는 성능 향상을 위해 조정할 수 있는 일부 조정 가능한 매개변수 설정이 있습니다.

일반적인 최적화 유형

경사하강법(GD)

경사하강법은 손실 함수의 1차 도함수에 의존하는 기본적인 1차 최적화 알고리즘입니다. 학습 알고리즘의 가중치를 업데이트하여 최소 비용 함수 값을 검색하고 전역 최소값에 해당하는 가장 적합한 매개 변수 값을 찾습니다. 역전파를 통해 손실은 한 계층에서 다른 계층으로 전달되고 모델의 매개변수는 손실 함수를 최소화하기 위해 손실에 따라 조정됩니다.

이것은 신경망에서 사용되는 가장 오래되고 가장 일반적인 최적화 프로그램 중 하나이며 볼록 최적화 문제가 있는 방식으로 데이터가 배열되는 상황에 가장 적합합니다.

경사하강법 알고리즘은 구현이 매우 간단하지만 로컬 최소값에 갇힐 위험이 있습니다. 즉, 최소값으로 수렴하지 않습니다.

확률적 경사하강법(SGD)

경사하강법 알고리즘의 확장인 확률적 경사하강법은 경사하강법 알고리즘의 일부 단점을 극복합니다. 확률적 경사하강법에서는 반복할 때마다 전체 데이터 세트를 얻는 대신 데이터 배치가 무작위로 선택됩니다. 즉, 데이터 세트에서 소수의 샘플만 가져옵니다.

따라서 확률적 경사하강법 알고리즘은 로컬 최소값에 도달하려면 더 많은 반복이 필요합니다. 반복 횟수가 증가하면 전체 계산 시간이 늘어납니다. 그러나 반복 횟수를 늘린 후에도 계산 비용은 경사하강법 최적화 프로그램보다 여전히 낮습니다.

모멘텀을 사용한 확률적 경사하강법

위에서 우리는 확률적 경사하강법이 선택한 경로가 경사하강법보다 노이즈가 더 많고 계산 시간도 더 길어진다는 것을 알고 있습니다. 이 문제를 극복하기 위해 우리는 모멘텀 알고리즘을 사용한 확률적 경사하강법을 사용합니다.

모멘텀의 역할은 손실 함수가 더 빠르게 수렴하도록 돕는 것입니다. 그러나 이 알고리즘을 사용할 때 모멘텀이 높을수록 학습률이 감소한다는 점을 기억해야 합니다.

적응형 경사하강법(Adagrad)

적응형 경사하강법 알고리즘은 다른 경사하강법 알고리즘과 약간 다릅니다. 이는 알고리즘이 반복할 때마다 다른 학습 속도를 사용하기 때문입니다. 훈련 중 매개변수의 차이에 따라 학습률이 달라집니다. 매개변수 변화가 클수록 학습률 변화는 작아집니다.

적응형 경사하강법을 사용하면 학습률을 수동으로 수정할 필요가 없고, 수렴에 더 빠르게 도달하며, 적응형 경사하강법이 경사하강법 알고리즘 및 그 변형보다 더 안정적이라는 이점이 있습니다.

그러나 적응형 경사하강법 최적화 프로그램은 학습률을 단조롭게 줄여 학습률이 매우 작아지게 합니다. 학습률이 낮기 때문에 모델은 더 많은 개선을 얻을 수 없으며 이는 궁극적으로 모델의 정확도에 영향을 미칩니다.

Root Mean Square (RMS Prop) Optimizer

RMS Prop은 딥러닝 매니아들 사이에서 인기 있는 옵티마이저 중 하나입니다. 정식으로 출시되지는 않았지만 여전히 커뮤니티에서는 잘 알려져 있습니다. 평균 제곱근은 단조롭게 감소하는 학습 속도를 줄이기 때문에 적응형 경사하강법 최적화 프로그램에 비해 개선된 것으로 간주됩니다.

제곱평균제곱근 알고리즘은 주로 함수 평가 횟수를 로컬 최소값에 도달하도록 줄여 최적화 프로세스 속도를 높이는 데 중점을 둡니다. 이 알고리즘은 각 가중치에 대한 제곱 기울기의 이동 평균을 유지하고 기울기를 평균 제곱의 제곱근으로 나눕니다.

경사하강법 알고리즘과 비교하여 이 알고리즘은 빠르게 수렴하고 조정이 더 적게 필요합니다. 평균 제곱근 최적화 프로그램의 문제점은 학습률을 수동으로 정의해야 하며 권장 값이 모든 애플리케이션에 적용되지 않는다는 것입니다.

Adam Optimizer

Adam이라는 이름은 적응 순간 추정에서 유래되었습니다. 이 최적화 알고리즘은 확률적 경사하강법을 더욱 확장한 것이며 훈련 중에 네트워크 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다. 확률적 경사하강법 훈련을 통해 단일 학습률을 유지하는 대신 Adam 최적화 프로그램은 각 네트워크 가중치의 학습률을 개별적으로 업데이트합니다.

Adam 최적화 프로그램은 적응형 경사하강법 및 평균 제곱근 알고리즘의 특성을 상속합니다. 이 알고리즘은 구현하기 쉽고, 런타임이 더 빠르며, 메모리 요구 사항이 낮고, 다른 최적화 알고리즘보다 조정이 덜 필요합니다.

Optimizer 사용법

• 확률적 경사하강법은 얕은 네트워크에만 사용할 수 있습니다.
• 확률적 경사하강법을 제외하고 다른 최적화 프로그램은 결국 차례로 수렴하는데, 그 중 아담 최적화 프로그램이 가장 빠르게 수렴합니다.
• 희소 데이터에는 적응형 경사하강법을 사용할 수 있습니다.
• Adam 최적화 프로그램은 위의 모든 알고리즘 중에서 최고의 알고리즘으로 간주됩니다.

위는 머신러닝 작업에 널리 사용되는 옵티마이저 중 일부입니다. 각 옵티마이저에는 장단점이 있으므로 작업의 요구 사항과 처리해야 하는 데이터 유형을 이해하는 것이 옵티마이저를 선택하고 달성하는 데 중요합니다. 훌륭한 결과가 중요합니다.

위 내용은 기계 학습 옵티마이저 소개 - 일반적인 옵티마이저 유형 및 애플리케이션에 대한 논의의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!