Adafactor，参数优化新突破！

在深度学习训练过程中，需要对大量参数进行优化，目前主流的优化方法主要有 SGD、Adam、RMSProp 等。尽管这些方法已经被广泛的使用，但在许多方面仍需改进。

近日，谷歌团队提出了一种新的优化方法 Adafactor，针对目前主流优化方法存在的问题进行改进，对比主流优化方法，Adafactor 在许多方面都取得了显著的优势。

Adafactor 的原理

Adafactor 是一种基于二阶矩估计的优化方法。它利用过去梯度的二阶矩来估计当前梯度的方差，并使用该估计值来调整学习率。与其他二阶优化方法不同，Adafactor 不需要计算 Hessian 矩阵，这使得它在计算上更加高效。

Adafactor 的优势

Adafactor 相比于其他优化方法具有以下几个优势：

• 收敛速度更快：Adafactor 能够更快的收敛到最优解，这对于那些需要快速训练的模型非常有用。
• 泛化性能更好：Adafactor 能够帮助模型在测试集上取得更好的泛化性能，这对于那些需要在真实世界中部署的模型非常重要。
• 鲁棒性更强：Adafactor 对超参数的选择不那么敏感，这使得它更容易使用。

Adafactor 的使用

Adafactor 已经开源，并集成在 TensorFlow 中。您可以通过以下步骤使用 Adafactor：

1. 导入 TensorFlow 库。
2. 创建一个 Adafactor 优化器对象。
3. 将优化器对象传递给模型的训练方法。

以下是一个使用 Adafactor 训练模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个模型。
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 创建一个 Adafactor 优化器对象。
optimizer = tf.keras.optimizers.Adafactor()

# 将优化器对象传递给模型的训练方法。
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型。
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

总结

Adafactor 是一种新的参数优化方法，它在许多方面都取得了显著的优势。如果您正在寻找一种新的优化方法来训练您的模型，Adafactor 是一个非常不错的选择。