機器學習優化器介紹 - 常見優化器類型及應用探討

優化器是一種最佳化演算法，用於找到使誤差最小化的參數值，以提高模型的準確性。在機器學習中，最佳化器透過最小化或最大化成本函數來尋找給定問題的最佳解決方案。

在不同的演算法模型中，存在多種不同類型的最佳化器，每種優化器都有其獨特的優點和缺點。其中最常見的優化器有梯度下降、隨機梯度下降、帶動量的隨機梯度下降、自適應梯度下降和均方根。每個優化器都有一些可調整的參數設置，透過調整這些參數可以提高效能。

常見的最佳化器類型

梯度下降(GD)

梯度下降是一種基本的一階最佳化演算法，它依賴於損失函數的一階導數。它透過更新學習演算法的權重來尋找最小成本函數的值，並找到與全域最小值相對應的最合適的參數值。透過反向傳播，損失從一層傳遞到另一層，模型的參數根據損失進行調整，以最小化損失函數。

這是神經網路中使用的最古老和最常見的優化器之一，最適合數據以具有凸優化問題的方式排列的情況。

梯度下降演算法實作起來非常簡單，不過會有卡在局部最小值的風險，也就是不會收斂到最小值。

隨機梯度下降(SGD)

作為梯度下降演算法的擴展，隨機梯度下降克服了梯度下降演算法的一些缺點。在隨機梯度下降中，不是每次迭代都獲取整個資料集，而是隨機選擇資料批次，這意味著只從資料集中提取了少量的樣本。

因此，隨機梯度下降演算法需要進行更多的迭代次數來達到局部最小值。由於迭代次數的增加，整體計算時間增加。但即使在增加迭代次數後，計算成本仍低於梯度下降優化器。

帶動量的隨機梯度下降

從上文我們知道，隨機梯度下降採用的路徑比梯度下降會有更大的噪聲，且計算時間會更長。為了克服這個問題，我們使用具有動量演算法的隨機梯度下降。

動量的作用是幫助損失函數更快收斂。不過在使用演算法時應該記住，學習率隨著高動量而降低。

自適應梯度下降(Adagrad)

#自適應梯度下降演算法與其他梯度下降演算法略有不同。這是因為演算法每次迭代都會使用不同的學習率。學習率的變化取決於訓練過程中參數的差異。參數變化越大，學習率變化越小。

使用自適應梯度下降的好處是它消除了手動修改學習率的需要，會以更快的速度達到收斂，並且自適應梯度下降比梯度下降演算法及其變體會更可靠。

但是自適應梯度下降優化器會單調地降低學習率，導致學習率會變得非常小。由於學習率小，模型無法獲得更多改進，最終影響模型的準確性。

均方根(RMS Prop)最佳化器

#均方根是深度學習愛好者中流行的最佳化器之一。儘管它尚未正式發布，但在社區中仍然廣為人知。均方根也被認為是自適應梯度下降優化器的進步，因為它減少了單調遞減的學習率。

均方根演算法主要著重於透過減少函數評估次數以達到局部最小值來加速最佳化過程。此演算法為每個權重保留平方梯度的移動平均值，並將梯度除以均方的平方根。

與梯度下降演算法相比，此演算法收斂速度快，所需的調整更少。均方根優化器的問題在於學習率必須手動定義，而且其建議值並不適用於所有應用程式。

Adam優化器

Adam這個名字來自自適應矩估計。這種最佳化演算法是隨機梯度下降的進一步擴展，用於在訓練期間更新網路權重。與透過隨機梯度下降訓練保持單一學習率不同，Adam優化器單獨更新每個網路權重的學習率。

Adam優化器繼承了自適應梯度下降和均方根演算法的特性。該演算法易於實現，運行時間更快，記憶體需求低，與其他最佳化演算法相比，所需的調整更少。

優化器使用的情況

• 隨機梯度下降只能用於淺層網路。
• 除了隨機梯度下降之外的其他最佳化器最終都相繼收斂，其中adam優化器收斂速度最快。
• 自適應梯度下降可用於稀疏資料。
• Adam優化器被認為是上述所有演算法中最好的演算法。

以上就是部分被廣泛用於機器學習任務的優化器，每種優化器都有它的優點和缺點，因此了解任務的要求和需要處理的資料類型對於選擇優化器並取得出色的結果至關重要。

以上是機器學習優化器介紹 - 常見優化器類型及應用探討的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！