adam优化器默认学习率

时间: 2023-09-08 13:15:32 浏览: 249

如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

### 如何在Keras中添加自定义优化器（如Adam等） #### 一、引言在深度学习领域，优化器扮演着至关重要的角色。它不仅决定了模型如何更新权重以最小化损失函数，而且还能显著影响到训练的速度与效果。Keras作为一款流行的深度学习框架，提供了多种内置优化算法供用户选择，如SGD、RMSprop和Adam等。然而，在某些情况下，我们可能需要使用特定的优化策略或改进现有的优化方法。本文将详细介绍如何在Keras中实现并添加自定义优化器。 #### 二、环境配置与准备在开始实现自定义优化器之前，首先确保已经正确安装了TensorFlow和Keras，并且熟悉其基本用法。本文假设读者正在使用Windows操作系统，并且已经通过Anaconda环境安装了TensorFlow GPU版本。 ##### 1. 找到TensorFlow的根目录如果使用Anaconda且使用默认安装路径，可以在以下位置找到TensorFlow的根目录： - 对于GPU版本：`C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow` - 对于CPU版本：`C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow` 如果不是默认安装路径，可以通过Python命令行输入`import tensorflow as tf; print(tf.__file__)`来查找。 ##### 2. 定位Keras在TensorFlow下的根目录接下来，需要找到Keras在TensorFlow中的位置，这通常位于TensorFlow的Python子目录中。例如，对于TensorFlow GPU版本，该路径为： - `C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras` #### 三、实现自定义优化器在Keras中，优化器是通过继承`Optimizer`类来实现的。为了添加自定义的优化器，我们需要在`optimizers.py`文件中定义一个新的类，并实现相应的初始化和更新逻辑。 ##### 3. 编写自定义优化器以添加一个名为`Adamsss`的优化器为例，我们可以在`optimizers.py`文件中第718行附近添加如下代码： ```python @tf_export('keras.optimizers.Adamsss') class Adamsss(Optimizer): def __init__(self, lr=0.002, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, schedule_decay=0.004, **kwargs): super(Adamsss, self).__init__(**kwargs) with K.name_scope(self.__class__.__name__): self.iterations = K.variable(0, dtype='int64', name='iterations') self.m_schedule = K.variable(1., name='m_schedule') self.lr = K.variable(lr, name='lr') self.beta_1 = K.variable(beta_1, name='beta_1') self.beta_2 = K.variable(beta_2, name='beta_2') if epsilon is None: epsilon = K.epsilon() self.epsilon = epsilon self.schedule_decay = schedule_decay def get_updates(self, loss, params): grads = self.get_gradients(loss, params) self.updates = [state_ops.assign_add(self.iterations, 1)] t = math_ops.cast(self.iterations, K.floatx()) + 1 momentum_cache_t = self.beta_1 * (1. - 0.5 * (math_ops.pow(K.cast_to_floatx(0.96), t * self.schedule_decay))) momentum_cache_t_1 = self.beta_1 * (1. - 0.5 * (math_ops.pow(K.cast_to_floatx(0.96), (t + 1) * self.schedule_decay))) m_schedule_new = self.m_schedule * momentum_cache_t m_schedule_next = self.m_schedule * momentum_cache_t * momentum_cache_t_1 self.updates.append((self.m_schedule, m_schedule_new)) shapes = [K.int_shape(p) for p in params] ms = [K.zeros(shape) for shape in shapes] vs = [K.zeros(shape) for shape in shapes] ``` 这段代码实现了以下功能： 1. 初始化参数：包括学习率`lr`、动量系数`beta_1`和`beta_2`、小数点后位数精度`epsilon`及衰减速度`schedule_decay`。 2. 更新逻辑：通过计算梯度、更新迭代次数、计算动态动量系数等步骤实现参数更新。 #### 四、使用自定义优化器一旦成功添加了自定义优化器，就可以像使用内置优化器一样在模型训练过程中调用它。例如，可以这样创建一个使用`Adamsss`优化器的模型： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adamsss model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adamsss(lr=0.001), metrics=['accuracy']) ``` #### 五、总结本文详细介绍了如何在Keras中实现并添加自定义优化器。通过这种方式，不仅可以扩展Keras的功能，还可以根据实际需求调整优化策略，提高模型训练效率和性能。此外，这种方法也为我们提供了一种深入理解优化器内部机制的机会，有助于进一步提升机器学习领域的专业知识。

Adam优化器的默认学习率通常设置为1e-3。这个学习率是根据经验选择的，并且可以根据不同的任务进行调整。由于神经网络的损失函数通常不是凸函数，而Adam优化器结合了AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，所以深度学习中的学习率会设置比传统机器学习小得多。如果学习率设置过高，模型的Loss会出现较大的波动，导致模型无法收敛。 Adam优化器的实现原理是对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行综合考虑，计算出更新步长，同时具有简单、计算高效、对内存需求少等优势，适用于大规模数据和参数的场景，以及不稳定目标函数和梯度稀疏的问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [（Note）优化器Adam的学习率设置](https://blog.csdn.net/qq_40728667/article/details/125921684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [深度学习_深度学习基础知识_Adam优化器详解](https://blog.csdn.net/Rocky6688/article/details/107753510)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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