融合黄金正弦的减法优化器算法(GSABO)优化BP神经网络代码

融合黄金分割比例（Golden Ratio）的正弦适应性学习率优化器（GSABO，Golden Sine Adaptive Backpropagation Optimization）是一种自适应学习率策略，它结合了黄金分割比例的概念以及正弦函数的特点来动态调整训练过程中的学习速率。在使用这种优化器来改进BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的代码实现时，通常步骤如下：

1. **导入必要的库**:
首先，需要导入Python中的常用库如`numpy`, `math`, 和优化器相关的库，例如`torch.optim`如果是在PyTorch环境中。

import numpy as np
from math import sin, pi, golden
import torch
from torch.optim.optimizer import Optimizer

2. **创建GSABO类**:
继承自`Optimizer`并覆盖关键方法，如`step()`和`state_dict()`。

class GSABO(Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=0.001, beta=0.9):
        super().__init__(params, {'lr': lr})
        self.beta = beta

    def step(self, closure=None):
        for group in self.param_groups:
            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                d_p = p.grad.data
                # 使用黄金比率和正弦函数计算当前的学习率
                alpha = group['lr'] * (1 - sin(pi * golden() * self.state[p]['t'])) / 2
                self.state[p]['t'] += 1
                self.state[p]['lr'] = alpha
                p.data.add_(-alpha, d_p)

3. **初始化并应用优化器**:
创建一个GSABO实例，并将其应用于模型的参数上。

model = YourNeuralNetworkModel()
optimizer = GSABO(model.parameters(), lr=your_learning_rate)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()  # 清除梯度
    output = model(input_data)
    loss = loss_fn(output, target_labels)
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 应用优化器