Глубокое обучение. Погружение в технологию

Слишком большая скорость обучения может вызвать расходимость, а слишком маленькая – сильно замедлить обучение.

SGD – это мощный инструмент обучения нейронных сетей и других моделей машинного обучения, и он часто используется в сочетании с различными вариациями и улучшениями, такими как мини-батчи с моментами и адаптивными скоростями обучения. Этот метод позволяет моделям обучаться на больших объемах данных и достигать впечатляющих результатов в ряде задач.

Метод адаптивного скользящего среднего (Adam)

Adam – это один из наиболее эффективных и популярных методов оптимизации в глубоком обучении.

Он был разработан для учета нюансов различных методов оптимизации и предоставляет хорошую сходимость на практике. Назван этот метод в честь "Adaptive Moment Estimation" (Адаптивной Оценки Момента), что отражает его способность адаптироваться к изменяющейся структуре функции потерь.

Как работает Adam:

1. Инициализация параметров: Adam начинается с инициализации параметров модели, как и другие методы оптимизации.

2. Вычисление градиента: На каждой итерации Adam вычисляет градиент функции потерь по параметрам модели.

3. Моменты: Adam поддерживает два момента (первый и второй) для каждого параметра. Первый момент представляет собой скользящее среднее градиента, а второй момент – скользящее среднее квадрата градиента. Эти моменты обновляются на каждой итерации следующим образом:

• Первый момент (средний градиент): Этот момент учитывает, как изменяются градиенты параметров со временем.

Он вычисляется как взвешенное скользящее среднее градиента, с весами, которые ближе к 1 в начале обучения и ближе к 0 по мере увеличения числа итераций.

• Второй момент (средний квадрат градиента): Этот момент отслеживает, как изменяется величина градиента со временем. Он вычисляется аналогичным образом, но для квадратов градиентов.

4. Коррекция смещения (Bias Correction): В начале обучения, когда моменты инициализируются нулями, они могут быть сильно смещены.

Adam включает коррекцию смещения для исправления этой проблемы.

5. Обновление параметров: Параметры модели обновляются с использованием первого и второго моментов, а также учитывается скорость обучения (learning rate). Это обновление направлено на два момента: первый момент сглаживает изменение градиента, а второй момент позволяет адаптироваться к изменяющейся скорости обучения.