Adam——使用Gluon

在Gluon里,使用Adadelta很容易,我们无需重新实现该算法。

首先,导入本节中实验所需的包。

In [1]:
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
%matplotlib inline
import sys
import mxnet as mx
from mxnet import autograd, gluon, nd
import numpy as np
sys.path.append('..')
import utils

下面生成实验数据集并定义线性回归模型。

In [2]:
# 生成数据集。
num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
X = nd.random.normal(scale=1, shape=(num_examples, num_inputs))
y = true_w[0] * X[:, 0] + true_w[1] * X[:, 1] + true_b
y += 0.01 * nd.random.normal(scale=1, shape=y.shape)

# 线性回归模型。
net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
    net.add(gluon.nn.Dense(1))

我们可以在Trainer中定义优化算法名称adam并定义初始学习率。以下实验重现了“Adam——从零开始”一节中实验结果。

In [3]:
net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=1), force_reinit=True)
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'adam', {'learning_rate': 0.1})
utils.optimize(batch_size=10, trainer=trainer, num_epochs=3, decay_epoch=None,
               log_interval=10, X=X, y=y, net=net)
w:
[[ 1.99990511 -3.40048337]]
<NDArray 1x2 @cpu(0)>
b:
[ 4.20127678]
<NDArray 1 @cpu(0)>

../_images/chapter_optimization_adam-gluon_5_1.png

小结

  • 使用Gluon的Trainer可以方便地使用Adam。

练习

  • 总结本章各个优化算法的异同。
  • 回顾前面几章中你感兴趣的模型,将训练部分的优化算法替换成其他算法,观察并分析实验现象。

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本章回顾

梯度下降可沉甸, 随机降低方差难。

引入动量别弯慢, Adagrad梯方贪。

Adadelta学率换, RMSProp梯方权。

Adam动量RMS伴, 优化还需己调参。

注释:

  • 梯方:梯度按元素平方。
  • 贪:因贪婪故而不断累加。
  • 学率:学习率。
  • 换:这个参数被替换掉。
  • 权:指数加权移动平均。