PyTorch教程12.4之隨機(jī)梯度下降

2513677 2023-06-05 | pdf | 0.51 MB | 次下載 | 免費(fèi)

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資料介紹

在前面的章節(jié)中，我們一直在訓(xùn)練過程中使用隨機(jī)梯度下降，但是沒有解釋它為什么有效。為了闡明它，我們剛剛在第 12.3 節(jié)中描述了梯度下降的基本原理。在本節(jié)中，我們將繼續(xù) 更詳細(xì)地討論隨機(jī)梯度下降。

						%matplotlib inline
import math
import torch
from d2l import torch as d2l

						 

						%matplotlib inline
import math
from mxnet import np, npx
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

						 

						%matplotlib inline
import math
import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l

						 

12.4.1。隨機(jī)梯度更新

在深度學(xué)習(xí)中，目標(biāo)函數(shù)通常是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的損失函數(shù)的平均值。給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集n例子，我們假設(shè) fi(x)是關(guān)于 index 訓(xùn)練樣例的損失函數(shù)i，在哪里x是參數(shù)向量。然后我們到達(dá)目標(biāo)函數(shù)

(12.4.1)f(x)=1n∑i=1nfi(x).

目標(biāo)函數(shù)的梯度在x被計(jì)算為

(12.4.2)?f(x)=1n∑i=1n?fi(x).

如果使用梯度下降，每次自變量迭代的計(jì)算成本為O(n), 線性增長 n. 因此，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集較大時(shí)，每次迭代的梯度下降代價(jià)會(huì)更高。

隨機(jī)梯度下降 (SGD) 減少了每次迭代的計(jì)算成本。在隨機(jī)梯度下降的每次迭代中，我們統(tǒng)一采樣一個(gè)索引i∈{1,…,n}隨機(jī)獲取數(shù)據(jù)示例，并計(jì)算梯度?fi(x)更新x:

(12.4.3)x←x?η?fi(x),

在哪里η是學(xué)習(xí)率。我們可以看到每次迭代的計(jì)算成本從O(n) 梯度下降到常數(shù)O(1). 此外，我們要強(qiáng)調(diào)的是隨機(jī)梯度 ?fi(x)是完整梯度的無偏估計(jì)?f(x)因?yàn)?/font>

(12.4.4)Ei?fi(x)=1n∑i=1n?fi(x)=?f(x).

這意味著，平均而言，隨機(jī)梯度是對梯度的良好估計(jì)。

現(xiàn)在，我們將通過向梯度添加均值為 0 和方差為 1 的隨機(jī)噪聲來模擬隨機(jī)梯度下降，將其與梯度下降進(jìn)行比較。

							def f(x1, x2): # Objective function
  return x1 ** 2 + 2 * x2 ** 2

def f_grad(x1, x2): # Gradient of the objective function
  return 2 * x1, 4 * x2

def sgd(x1, x2, s1, s2, f_grad):
  g1, g2 = f_grad(x1, x2)
  # Simulate noisy gradient
  g1 += torch.normal(0.0, 1, (1,)).item()
  g2 += torch.normal(0.0, 1, (1,)).item()
  eta_t = eta * lr()
  return (x1 - eta_t * g1, x2 - eta_t * g2, 0, 0)

def constant_lr():
  return 1

eta = 0.1
lr = constant_lr # Constant learning rate
d2l.show_trace_2d(f, d2l.train_2d(sgd, steps=50, f_grad=f_grad))

							 

							epoch 50, x1: 0.014749, x2: 0.009829

						

https://file.elecfans.com/web2/M00/A9/CA/poYBAGR9OS-ARqizAAD4tiLcbHE821.svg

							def f(x1, x2): # Objective function
  return x1 ** 2 + 2 * x2 ** 2

def f_grad(x1, x2): # Gradient of the objective function
  return 2 * x1, 4 * x2

def sgd(x1, x2, s1, s2, f_grad):
  g1, g2 = f_grad(x1, x2)
  # Simulate noisy gradient
  g1 += np.random.normal(0.0, 1, (1,))
  g2 += np.random
						