learning rate

news2024/11/17 10:39:59

这里写目录标题

learning rate
- - 单一固定（one-size-fits-all）的学习率Model训练到驻点很困难（学习率太大不能收敛，学习率太小收敛太慢）
- 如何客制化学习率？- 引入参数σ
- σ常见的计算方式 - Root mean square（均方根）
- - Adagrad - 不同参数不同学习率
- RMSProp - 不同参数不同学习率+同一参数不同学习率
- Adam：RMSProp + Momentum
- 小梯度累加导致learning rate 暴增
- 如何让时间影响学习率？ - 方式一：Learning Rate Decay（学习速率衰减）
- 如何让时间影响学习率？ - 方式二：Warm Up（预热）

learning rate

loss下降到走不下去的时候，gradient真的很小吗？不一定噢，不一定卡在local minimal还是saddle point
思考训练卡住的原因是，
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通过观察norm(向量) of gradient
loss几乎没动了，gradient还是有上升下降的波动的痕迹
梯度下降可能会发生锯齿现象

用一般的gradient decent往往做不到如图（由于遇到minimal point或者是saddle point，loss无法继续下降）的效果，往往在gradient decent还很大的时候，loss就下不去了
多数training在还没走到critical point的时候就已经停止了

当loss不再下降时，并不一定是gradient很小的情况（saddle point 或者 local minima），也有可能是gradient在error surface山谷的两个谷壁间不断的来回的震荡导致loss不能再下降。

单一固定（one-size-fits-all）的学习率Model训练到驻点很困难（学习率太大不能收敛，学习率太小收敛太慢）

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以上图为例子，只有两个参数，这两个参数值不一样的时候Loss的值不一样，画出了error surface，这个error surface的最低点在上图黄色X的地方。事实上，这个error surface是convex的形状(可以理解为凸的或者凹的，convex optimization常翻译为“凸优化”)。

这个非常简单的error surface ，在纵向的变化特别密集（（gradient非常的大，它的坡度的变化非常的大、非常的陡峭）），在横向的变化特别平滑（gradient非常的小，它的坡度的变化非常的小、非常的平滑），可以理解成上面的“等高线”是一个长轴特别长，短轴特别短的椭圆。我们现在要从黑点这个地方当作初始点，目标的最佳点是×所在的位置。
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当learning rate设为 $10^{-2}$ 的时候，这个参数在峡谷的两端不断的震荡从而导致loss掉不下去，但此时的gradient仍然很大。

那你可能说是因为learning rate设太大了，learning rate决定了我们update参数的时候步伐有多大，learning rate步伐太大，没办法慢慢地滑到山谷里面，只要把learning rate设小一点不就可以解决这个问题了吗？调这个learning rate从10⁻²一直调到10⁻⁷终于不再震荡。
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但是这个训练此时永远走不到终点，因为learning rate已经太小了，上图中垂直竖线，因为坡度很陡、gradient的值很大，所以还能够前进一点；左拐以后在横短黑线这个地方坡度已经非常平滑了，非常小的gradient 和这么小的learning rate根本没有办法再让训练前进 $\theta _{i + 1} = θ_ i − η g )$

事实上在左拐这个地方，这一大堆黑点有十万个，所以显然就算是一个convex的error surface，你用gradient descend也很难train。

在之前的gradient descend中，所有的参数都是设同样的learning rate，这显然不太合适，learning rate它应该要根据不同的参数进行定制，也就是客制化。

如何客制化学习率？- 引入参数σ

Different parameters needs different learning rate（不同的参数需要不同的学习率）

那客制化学习率的方法是什么？从刚才的例子中，其实可以看到一个大原则，如果在某一个方向上的gradient的值很小，非常的平坦，那我们会希望learning rate调大一点；如果在某一个方向上非常的陡峭，坡度很大，那我们其实期待learning rate可以设得小一点。也就是说希望学习率可以根据梯度的情况进行调整
接下来看σ常见的计算方式。

σ常见的计算方式 - Root mean square（均方根）

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Adagrad - 不同参数不同学习率

上面这个方法被应用在Adagrad算法中，Adagrad解决不同参数应该使用不同的更新速率的问题。Adagrad是自适应地为各个参数分配不同学习率的算法。

以上版本绝非最终版本

Root Mean Square中，每一个gradient都有同等的重要性，
但在RMS Prop中，你可以自己调整gradient的重要性或权重。
通过参数设置来决定，是当前的gradient更具有决定性还是之前的gradient更具有决定性

RMSProp - 不同参数不同学习率+同一参数不同学习率

root mean square prop：均方根传递

我们期望：就算是同一个参数，它需要的learning rate也会随著时间而改变。

上面的方法中我们假设，同一个参数，其gradient的大小差不多。
但事实上并不是这样，比如下图这个例子，心月形的error surface
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【红色箭头处相比于绿色箭头处的gradient是比较平缓的，下面那个穿过很多相同的等高线，等于穿过一个平滑的小谷地

maybe need some knowledge about 自然地理？？】

红色和绿色线的方向，可以看做同一个参数w2的同一个方向，所以就算是同一个参数的同一个方向，也需要learning rate可以动态的调整。于是就有了RMS Prop。

RMS Prop 不是出自论文，只是Hinton在自己的deep learning课程中提出的。
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Adam：RMSProp + Momentum

Adam是现在最常用的optimization的策略。
Adam就是RMS Prop加上Momentum，Adam的演算法跟原始的论文

在pytorch中都帮你把算法写好了，所以不用担心这种optimization的问题。optimizer的deep learning套件往往都做好，然后这个optimizer里面也有一些hyperparameter需要人工决定，但是你往往用预设的那一种参数就可以了，自己调有时候会调到比较差的。