【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

2023-12-24 12:40:25

1.简要介绍图中的优化算法,编程实现并2D可视化

SGD随机梯度下降,每次迭代采集1样本(随机)。

AdaGrad算法一种梯度下降法,是对批量梯度下降法的改进,但并不是对动量法的改进。它的目的是在解决优化问题时自动调整学习率,以便能够更快地收敛。

RMSprop算法:AdaGrad算法的区别 在于 𝑮𝑮 𝒕𝒕 的计算由累积方式变成了指数衰减移动平均。
Momentum算法:用之前积累动量替代真正的梯度,在第𝑡𝑡次迭代时,计算负梯度的 指数加权移动平均作为参数的更新方向。
Adam: 自适应矩估计( ada ptive m oment estimation),Adam 算法 动量法 + RMSprop
参考老师ppt和 6.7 AdaGrad算法「梗直哥深度学习公开课」 - 知乎 (zhihu.com)

【收藏版】深度学习中的各种优化算法 (360doc.com)

(1)被优化函数?x^{2}

SGD:

from nndl.op import Op
import torch
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
from nndl.opitimizer import SimpleBatchGD
 
# 被优化函数
class OptimizedFunction(Op):
    def __init__(self, w):
        super(OptimizedFunction, self).__init__()
        self.w = w
        self.params = {'x': 0}
        self.grads = {'x': 0}
 
    def forward(self, x):
        self.params['x'] = x
        return torch.matmul(self.w.T, torch.tensor(torch.square(self.params['x']), dtype=torch.float32))
 
    def backward(self):
        self.grads['x'] = 2 * torch.multiply(self.w.T, self.params['x'])
 
 
# SGD梯度更新
import copy
 
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
    x = x_init
    all_x = []
    losses = []
    for i in range(epoch):
        all_x.append(copy.copy(x.numpy()))
        loss = model(x)
        losses.append(loss)
        model.backward()
        optimizer.step()
        x = model.params['x']
        print(all_x)
    return torch.tensor(all_x), losses
 
 
# 可视化
class Visualization(object):
    def __init__(self):
        """
        初始化可视化类
        """
        # 只画出参数x1和x2在区间[-5, 5]的曲线部分
        x1 = np.arange(-5, 5, 0.1)
        x2 = np.arange(-5, 5, 0.1)
        x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
        self.init_x = torch.tensor([x1, x2])
 
    def plot_2d(self, model, x, fig_name):
        """
        可视化参数更新轨迹
        """
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        cp = ax.contourf(self.init_x[0], self.init_x[1], model(self.init_x.transpose(0, 1)),
                         colors=['#e4007f', '#f19ec2', '#e86096', '#eb7aaa', '#f6c8dc', '#f5f5f5', '#000000'])
        c = ax.contour(self.init_x[0], self.init_x[1], model(self.init_x.transpose(0, 1)), colors='black')
        cbar = fig.colorbar(cp)
        ax.plot(x[:, 0], x[:, 1], '-o', color='#000000')
        ax.plot(0, 'r*', markersize=18, color='#fefefe')
 
        ax.set_xlabel('$x1$')
        ax.set_ylabel('$x2$')
 
        ax.set_xlim((-2, 5))
        ax.set_ylim((-2, 5))
        plt.savefig(fig_name)
        plt.show()
 
def train_and_plot_f(model, optimizer, epoch, fig_name):
    """
    训练模型并可视化参数更新轨迹
    """
    # 设置x的初始值
    x_init = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float32)
    print('x1 initiate: {}, x2 initiate: {}'.format(x_init[0].numpy(), x_init[1].numpy()))
    x, losses = train_f(model, optimizer, x_init, epoch)
    print(x)
    losses = np.array(losses)
 
    # 展示x1、x2的更新轨迹
    vis = Visualization()
    vis.plot_2d(model, x, fig_name)
 
 
# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = SimpleBatchGD(init_lr=0.2, model=model)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=20, fig_name='opti-vis-para.pdf')
 

结果如下:

?AdaGrad:

from nndl.opitimizer import Optimizer
class Adagrad(Optimizer):
    def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
        """
        Adagrad 优化器初始化
        输入:
            - init_lr: 初始学习率
            - model:模型,model.params存储模型参数值
            - epsilon:保持数值稳定性而设置的非常小的常数
        """
        super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
        self.G = {}
        for key in self.model.params.keys():
            self.G[key] = 0
        self.epsilon = epsilon
 
    def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
        """
        adagrad算法更新参数,G为参数梯度平方的累计值。
        """
        G += gradient_x ** 2
        x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
        return x, G
 
    def step(self):
        """
        参数更新
        """
        for key in self.model.params.keys():
            self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
                                                               self.model.grads[key],
                                                               self.G[key],
                                                               self.init_lr)
 
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = Adagrad(init_lr=0.5, model=model, epsilon=1e-7)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=50, fig_name='opti-vis-para2.pdf')
plt.show()

结果如下:

RMSprop

 
class RMSprop(Optimizer):
    def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
        """
        RMSprop优化器初始化
        输入:
            - init_lr:初始学习率
            - model:模型,model.params存储模型参数值
            - beta:衰减率
            - epsilon:保持数值稳定性而设置的常数
        """
        super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
        self.G = {}
        for key in self.model.params.keys():
            self.G[key] = 0
        self.beta = beta
        self.epsilon = epsilon
 
    def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
        """
        rmsprop算法更新参数,G为迭代梯度平方的加权移动平均
        """
        G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
        x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
        return x, G
 
    def step(self):
        """参数更新"""
        for key in self.model.params.keys():
            self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
                                                               self.model.grads[key],
                                                               self.G[key],
                                                               self.init_lr)
 
 
# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = RMSprop(init_lr=0.1, model=model, beta=0.9, epsilon=1e-7)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=50, fig_name='opti-vis-para3.pdf')

结果如下:

?Momentum(动量法)?:

class Momentum(Optimizer):
    def __init__(self, init_lr, model, rho):
        """
        Momentum优化器初始化
        输入:
            - init_lr:初始学习率
            - model:模型,model.params存储模型参数值
            - rho:动量因子
        """
        super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
        self.delta_x = {}
        for key in self.model.params.keys():
            self.delta_x[key] = 0
        self.rho = rho
 
    def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
        """
        momentum算法更新参数,delta_x为梯度的加权移动平均
        """
        delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
        x += delta_x
        return x, delta_x
 
    def step(self):
        """参数更新"""
        for key in self.model.params.keys():
            self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
                                                                      self.model.grads[key],
                                                                      self.delta_x[key],
                                                                      self.init_lr)
 
 
# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = Momentum(init_lr=0.01, model=model, rho=0.9)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=50, fig_name='opti-vis-para4.pdf')

结果如下:

(2) 被优化函数

# coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict


class SGD:
    """随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)"""

    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr

    def update(self, params, grads):
        for key in params.keys():
            params[key] -= self.lr * grads[key]


class Momentum:
    """Momentum SGD"""

    def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9):
        self.lr = lr
        self.momentum = momentum
        self.v = None

    def update(self, params, grads):
        if self.v is None:
            self.v = {}
            for key, val in params.items():
                self.v[key] = np.zeros_like(val)

        for key in params.keys():
            self.v[key] = self.momentum * self.v[key] - self.lr * grads[key]
            params[key] += self.v[key]


class Nesterov:
    """Nesterov's Accelerated Gradient (http://arxiv.org/abs/1212.0901)"""

    def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9):
        self.lr = lr
        self.momentum = momentum
        self.v = None

    def update(self, params, grads):
        if self.v is None:
            self.v = {}
            for key, val in params.items():
                self.v[key] = np.zeros_like(val)

        for key in params.keys():
            self.v[key] *= self.momentum
            self.v[key] -= self.lr * grads[key]
            params[key] += self.momentum * self.momentum * self.v[key]
            params[key] -= (1 + self.momentum) * self.lr * grads[key]


class AdaGrad:
    """AdaGrad"""

    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr
        self.h = None

    def update(self, params, grads):
        if self.h is None:
            self.h = {}
            for key, val in params.items():
                self.h[key] = np.zeros_like(val)

        for key in params.keys():
            self.h[key] += grads[key] * grads[key]
            params[key] -= self.lr * grads[key] / (np.sqrt(self.h[key]) + 1e-7)


class RMSprop:
    """RMSprop"""

    def __init__(self, lr=0.01, decay_rate=0.99):
        self.lr = lr
        self.decay_rate = decay_rate
        self.h = None

    def update(self, params, grads):
        if self.h is None:
            self.h = {}
            for key, val in params.items():
                self.h[key] = np.zeros_like(val)

        for key in params.keys():
            self.h[key] *= self.decay_rate
            self.h[key] += (1 - self.decay_rate) * grads[key] * grads[key]
            params[key] -= self.lr * grads[key] / (np.sqrt(self.h[key]) + 1e-7)


class Adam:
    """Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)"""

    def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999):
        self.lr = lr
        self.beta1 = beta1
        self.beta2 = beta2
        self.iter = 0
        self.m = None
        self.v = None

    def update(self, params, grads):
        if self.m is None:
            self.m, self.v = {}, {}
            for key, val in params.items():
                self.m[key] = np.zeros_like(val)
                self.v[key] = np.zeros_like(val)

        self.iter += 1
        lr_t = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2 ** self.iter) / (1.0 - self.beta1 ** self.iter)

        for key in params.keys():
            self.m[key] += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key])
            self.v[key] += (1 - self.beta2) * (grads[key] ** 2 - self.v[key])

            params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + 1e-7)


def f(x, y):
    return x ** 2 / 20.0 + y ** 2


def df(x, y):
    return x / 10.0, 2.0 * y


init_pos = (-7.0, 2.0)
params = {}
params['x'], params['y'] = init_pos[0], init_pos[1]
grads = {}
grads['x'], grads['y'] = 0, 0

optimizers = OrderedDict()
optimizers["SGD"] = SGD(lr=0.95)
optimizers["Momentum"] = Momentum(lr=0.1)
optimizers["AdaGrad"] = AdaGrad(lr=1.5)
optimizers["Adam"] = Adam(lr=0.3)

idx = 1

for key in optimizers:
    optimizer = optimizers[key]
    x_history = []
    y_history = []
    params['x'], params['y'] = init_pos[0], init_pos[1]

    for i in range(30):
        x_history.append(params['x'])
        y_history.append(params['y'])

        grads['x'], grads['y'] = df(params['x'], params['y'])
        optimizer.update(params, grads)

    x = np.arange(-10, 10, 0.01)
    y = np.arange(-5, 5, 0.01)

    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    Z = f(X, Y)
    # for simple contour line
    mask = Z > 7
    Z[mask] = 0

    # plot
    plt.subplot(2, 2, idx)
    idx += 1
    plt.plot(x_history, y_history, 'o-', color="red")
    plt.contour(X, Y, Z)  # 绘制等高线
    plt.ylim(-10, 10)
    plt.xlim(-10, 10)
    plt.plot(0, 0, '+')
    plt.title(key)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)  # 调整子图间距
plt.show()

结果如下:

?由此可知,平滑收敛效果排序为AdaGrad>Adam>Momentum>SGD。?

?从轨迹来看,Adam似乎不如AdaGrad效果好,是这样么?是的,但是他俩的学习率不同,修改学习率为相同值后输出如下:

还是ADaGrad效果好。?

2.?编程实现图6-1,并观察特征

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 导入 Matplotlib 的 3D 工具包,用于绘制三维图形
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 定义被优化函数 func(x, y) = x * x + 20 * y * y
def func(x, y):
    return x * x + 20 * y * y

# 用于绘制三维曲面图  
def paint_loss_func():
    # 使用 NumPy 的 linspace 函数在 -50 到 50 的区间上均匀取 100 个数作为 x 和 y 的值
    x = np.linspace(-50, 50, 100)
    y = np.linspace(-50, 50, 100)

    # 使用 NumPy 的 meshgrid 函数生成两个二维数组,这两个数组分别对应 X 和 Y 坐标的网格点
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    # 使用之前定义的 func 函数计算每个网格点上的 Z 值,得到一个二维数组 Z
    Z = func(X, Y)
    # 创建一个新的画图窗口
    fig = plt.figure()  # figsize=(10, 10))
    # 添加一个 3D 子图到图形窗口中,并获取这个子图的 Axes3D 对象
    ax = Axes3D(fig)
    # 设置 x 轴和 y 轴的标签
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    # 使用 Axes3D 对象的 plot_surface 方法绘制三维曲面图,rstride 和 cstride 参数控制行和列的跨度,cmap 参数设置颜色映射
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
    plt.show()
# 调用 paint_loss_func 函数绘制三维曲面图
paint_loss_func()

?得到输出结果为:

3. 解释不同轨迹的形成原因

分析各个算法的优缺点。

(1)SGD算法:

?SGD的y方向上更新变化很大,而x轴方向上变化小,由于梯度的随机性质,梯度搜索轨迹要很嘈杂(动荡现象),所以会成之字形。如下图【深度学习基础-优化算法详解 - 知乎 (zhihu.com)

优点:

a)计算速度快:每次只随机选择一个样本来更新模型参数,每次的学习是非常快速的,并且可以进行在线更新。?

b)可适用于大规模数据集:SGD的训练速度很快,因此它对于大规模数据集也很适用。

c)可以跳出局部最优:由于SGD每次只考虑一个样本,因此更容易跳出局部最优点,从而找到全局最优解。

缺点:?

a)更新具有随机性:每次更新可能不会按照正确的方向进行,会来优化波动(扰动),如下图:

b)需要调整学习率:由于波动,因此会使得迭代次数(学习次数)增多,即收敛速度变慢,需要调整学习率。选择合适的learning rate比较困难,若设置过大,学习曲线将会剧烈震荡,代价函数值通常会明显增加;太小则学习过程会很缓慢,如果初始学习率太低,那么学习可能会卡在一个相当高的代价值。

(2)AdaGrad算法:

函数的取值高效地向着最小值移动。 由于y轴方向上的梯度较大,因此刚开始变动较大,但是后面会根据这个较大的变动按比例进行调整减小更新的步伐。 因此y轴方向上的更新程度被减弱“之”字形的变动程度有所衰减

优点:

a)适合于处理稀疏梯度:具有损失最大偏导的参数相应地有一个快速下降的学习率,而具有小偏导的参数在学习率上有相对较小的下降。

b)能够很好的提高SGD的鲁棒性:google便用起来训练大规模神经网络(看片识猫:recognize cats in Youtube videos)。Pennington等[5]在GloVe中便使用Adagrad来训练得到词向量(Word Embeddings), 频繁出现的单词赋予较小的更新,不经常出现的单词则赋予较大的更新。?

c)自适应学习率:它能够为每个参数自适应不同的学习速率

缺点:

a)学习率变化:在训练初期分母较小,学习率较大,学习比较快;到后期学习会逐渐减慢。也就是随着迭代次数的增加,学习率逐渐缩小,经过一定次数的迭代没有找到最优点时,学习率已经非常小,很难再继续找到最优点。

b)只能解决凸问题:当应用于非凸函数训练神经网络时,学习可能会到达一个局部是凸碗的区域。

c)需要一个全局的学习率

(3)RMSprop算法:

RMSprop算法的轨迹图与AdaGrad算法相比:RMSprop的轨迹到后期表现出更加平缓和稳定的学习率变化,更有效地收敛到损失函数的最小值。

优点:

a有些情况下避免 AdaGrad中学习率不断单调下降,防止过早衰减

b)避免梯度消失和梯度爆炸:?通过对梯度进行归一化,RMSprop有助于保持稳定的优化过程

c)收敛速度快且平稳:在参数空间更为平缓的方向,会取得更大的进步(因为平缓,所以历史梯度平方和较小,对应学习下降的幅度较小),并且能够使得陡峭的方向变得平缓,从而加快训练速度。

缺点:

a)依然依赖一个全局学习率

b)需要调整超参数:如衰减率和学习率.

(4)Momentum动量法:

?和SGD相比,当 参数更新幅 度变小,动量法会起到减速作用-->增加稳定性,减少震荡可更快朝x轴方向靠近,减弱“之”字形变动程度;同时当参数更新幅度大时,动量法会加速。如下图:

优点:

a)增强稳定性,训练速度快:在更新时在一定程度上会考虑之前更新的方向,同时利用当前batch的梯度微调最终的结果,这样可以在一定程度上增加稳定性,从而更快的学习。

b)抑制震荡,比较稳定:可以处理处理高曲率、小但一致的梯度,或是带噪声的梯度

c)还有一定摆脱局部最优的能力。

缺点:

引入新的超参数

(5)Nesterov算法:

从山顶往下滚的球会盲目地选择斜坡。更好的方式应该是在遇到倾斜向上之前应该减慢速度。?该算法是对动量法的改进,不仅仅根据当前梯度调整位置,而是根据当前动量在预期的未来位置计算梯度。所以,算法可以相应地调整更新,避免在使用梯度下降时可能出现的振荡,图中的轨迹呈现出更加平滑、更有方向性的路径朝向最优点。

优点:

a)相对于标准梯度下降,更快地收敛到最小值。

b)考虑了动量,有助于避免振荡。

缺点:

需要调整学习率和动量参数。

(6)Adam算法

Adam的收敛轨迹图和其他的相比,明显要稳定,基本上是呈直线,或者前期收敛幅度较大,后期逐渐平稳,朝着最优点不断移动。Adam算法结合了动量法和 RMSprop 算法,不仅何以自适应调整学习率,收敛速度快,并且参数更新更加平稳。

优点:

a)超参数具有很好的解释性,且通常无需调整或仅需很少的微调

b)更新的步长能够被限制在大致的范围内(初始学习率),能自然地实现步长退火过程(自动调整学习率)

c)适用于不稳定目标函数、梯度稀疏或梯度存在很大噪声的问题

缺点:

在非凸函数上可能不会收敛到全局最小值。

参考:

【干货】深度学习必备:随机梯度下降(SGD)优化算法及可视化 (qq.com)

(54 封私信 / 82 条消息) 随机梯度下降算法的优点和缺点分别是什么? - 知乎 (zhihu.com)

各优化算法的优缺点整理_智能优化算法的优缺点-CSDN博客

深度学习基础-优化算法详解 - 知乎 (zhihu.com)

4.总结

本次作业主要学习的各种优化算法,优化算法的目的主要有两个:一是调整学习率,使得优化更加稳定;二是梯度估计修正,优化训练速度。

?所以参照上图可以看到,调整学习率中可以通过学习率衰减【又称学习率退火,具体函数使用可以参考下图】

学习率预热,也就是为了提高训练稳定性,最初几轮迭代时,采用比较小的学习率, 等梯度下降到一定程度后,恢复到初始的学习率. 预热过程结束,再选择一种学习率衰减方法来逐渐降低学习率。

?周期性学习率调整,也就是在周期中周期性的增大学习率,有两种常见的方法如下:

?自适应学习率自适应地调整每个参数的学习率.】,在前边都提到了,有AdaGrad算法、RMSprop?算法和AdaDelta?算法。公式记法老师也给了对比的,如下图:

?也可以看到,RMSprop算法与AdaGrad算法区别在于更新梯度上,也就是由平方和改为了梯度𝑔𝑔𝑡𝑡平方的指数衰减移动平均【逐渐遗忘以前的梯度情况,更加关注目前梯度】,目的是缓解学习率衰减。?

而Adadelta与RMSprop算法类似,它引入每次参数更新差值𝜟𝜽平方的指数衰减权移动平均.可以看到前两个都需要依赖全局学习率,需要给出一个最初的学习率,但是这个算法不需要AdaDelta动态确定学习率𝛼,不需要提前设置。

而再通过梯度估计修正来优化算法中,主要学习了动量法和Nesterov加速梯度。这两个算法的优缺点前边也已经介绍了,更新公式如下:

?关于Adam算法,Adam算法 动量法 + RMSprop

其实就可以看出,一方面它进行了梯度估计修正方面的改良-->用之前积累动量替代真正的梯度。另一方面,还可以自适应学习率-->自适应地调整每个参数的学习率,也就是可以根据不同参数的收敛情况分别设置学习率。

最后下图总结:

以上图片均是参考老师PPT内容。?

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化-CSDN博客?

神经网络与深度学习(八)网络优化与正则化(3)不同优化算法比较_神经网络的网络优化与正则化方法-CSDN博客

兮希NGC2237_深度学习,BP-CSDN博客?

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_61838030/article/details/135134146
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