ついにAdamを超えた！最新の最適化アルゴリズム「RAdam」解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 最新の最適化アルゴリズムRAdam ニューラルネットワークは画像認識や自然言語処理など多方面で使われており、おもしろいことにも使うことができます。そんなニューラルネットワークが高い精度を出すためには、優秀な最適化アルゴリズムが必要不可欠です。最適化アルゴリズムとして現在デファクトスタンダードとなっているのがAdamです。Adamが登場したのは2014
RAdam: Adam の学習係数の分散を考えたOptimizerの論文紹介 - nykergoto’s blog
表題の通り噂の最適化手法 RAdam の論文 On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond を読んだので, そのまとめです!! 概要 一言でいうと「今までヒューリスティックに行っていた Adam 学習開始時の LR 調整を自動化できるような枠組みをつくったよ」ということになると思います. 考える問題 この論文で, 考えていくのは機械学習のように多数のデータから成る目的関数を最小化するような問題です. 特にニューラルネットワークの学習では勾配法, 特に SGD (確率的勾配降下法) と呼ばれる方法を用いることが一般的です. SGD には様々な adaptive バリエーションがあります.この adaptive とは問題の特性を生かして, SGD を早くするような工夫を指しています. 一般的な形式 一般的な adaptive
全ての学習率スケジューリングを過去にするOptimizer
それでは ScheduleFree の使い方を見ていきましょう。といっても、基本的には従来のoptimizerとなんら変わりません。差分は以下の2点です。 scheduler が不要になること optimizer.eval()とoptimizer.train()を適切なタイミングで呼ぶこと 例えば、AdamWとなんらかのschedulerを使う場合のよくあるモックを考え、そこからの差分として骨子を表現してみると、以下のような感じになるかと思います[4]。 import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from pathlib import Path +from schedulefree import RAdamScheduleFree from torch import
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