深度学习中自适应算法学习率的研究

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人工神经网络是当前极为火热的深度学习领域的基础,主要有三部分构成:其一为输入层;其二为隐藏层;其三为输出层。每一层的神经元相互连接,输出层所设计的优化算法能够接收输出层的结果,计算误差并将其通过神经元之间的连接进行反向传播,同时更新每条连接上的权值和偏置值,最终达到良好的分类、回归和预测等性能。优化算法作为神经网络的重要组成部分,在很大程度上决定了模型最终性能的表现。目前许多优秀的自适应算法被作为主流深度学习框架的内置算法并得到广泛应用。自适应算法优点的是算法在迭代过程中,自适应地获取学习率,迭代速度较快。缺点是学习率的频繁更新以及更新幅度可能会产生振荡效果,其后期泛化能力一般不如随机梯度下降法(SGD)。自适应矩估计算法(Adam)是目前神经网络模型最常用的算法,为了研究学习率对算法性能的影响,本文介绍两类在Adam的基础上做出改进的自适应算法,其一,有界动态学习率梯度法(AdaBound),其在Adam算法的基础上,通过设计两个边界函数用于裁剪掉极端学习率。其二,递减变换自适应梯度法(DSTAda),其在Adam算法的基础上,通过线性函数递减地缩放学习率。我们针对这两类算法提出不同的学习率缩放策略,并在数值试验部分设计对比试验,对比各类自适应算法在同一场景下的性能,以及观察分析不同缩放策略下学习率对自适应算法的影响。
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