Pytorch 入门系列：优化器的选择指南（第 1 部分）：SGD 和 SGDM

2024-01-29 08:43:03

导言

欢迎来到 Pytorch 入门系列的第一部分，本系列将深入浅出地探讨 Pytorch 中优化器的选择和使用。优化器是机器学习和深度学习模型训练过程中的关键组成部分，负责调整模型参数以最小化损失函数。在这一篇中，我们将重点介绍两种最常用的优化器：随机梯度下降（SGD）和带有动量的随机梯度下降（SGDM）。

了解优化器

在机器学习中，我们通常通过最小化损失函数来训练模型。损失函数衡量模型预测与真实标签之间的误差。优化器的作用就是通过反复调整模型参数来迭代减小损失函数。

梯度下降是一种常用的优化算法，它通过计算损失函数相对于模型参数的梯度并沿着梯度反方向移动来更新参数。梯度的方向指向损失函数值增加最快的方向，因此沿着梯度反方向移动可以使损失函数值减小。

随机梯度下降（SGD）

SGD 是最简单的优化算法之一。它通过随机抽取训练数据集中的一个小批量样本，计算该小批量的损失函数梯度，然后沿着梯度反方向更新模型参数。

SGD 的优点在于简单易实现，并且在某些情况下可以收敛到较优解。然而，它也有一些缺点：

波动大： 由于使用小批量样本，SGD 产生的梯度估计值可能会有较大波动，导致模型训练过程不稳定。
收敛速度慢： SGD 的收敛速度可能较慢，尤其是在处理大型数据集或复杂模型时。

带有动量的随机梯度下降（SGDM）

SGDM 是 SGD 的改进版本，它引入动量项来平滑梯度估计值，从而减少波动并提高收敛速度。动量项存储了先前梯度的加权和，并在更新参数时与当前梯度相结合。

SGDM 的优点包括：

更稳定的收敛： 动量项有助于平滑梯度估计值，使模型训练过程更加稳定。
更快的收敛速度： SGDM 通常比 SGD 收敛得更快，尤其是在处理大型数据集或复杂模型时。

何时选择 SGD 或 SGDM

选择 SGD 或 SGDM 取决于模型和数据集的具体情况。一般来说：

对于小数据集或简单模型，SGD 可能就足够了。
对于大型数据集或复杂模型，SGDM 通常是更好的选择。

代码示例

以下 Python 代码示例演示了如何在 Pytorch 中使用 SGD 和 SGDM：

import torch
import torch.optim as optim

# 创建模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 创建 SGD 优化器
optimizer_sgd = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 创建 SGDM 优化器
optimizer_sgdm = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 使用 SGD 优化器更新参数
    optimizer_sgd.zero_grad()
    loss = ...  # 计算损失函数
    loss.backward()
    optimizer_sgd.step()

    # 使用 SGDM 优化器更新参数
    optimizer_sgdm.zero_grad()
    loss = ...  # 计算损失函数
    loss.backward()
    optimizer_sgdm.step()