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RMSprop

[源代码]

RMSprop 类

tf_keras.optimizers.RMSprop(
    learning_rate=0.001,
    rho=0.9,
    momentum=0.0,
    epsilon=1e-07,
    centered=False,
    weight_decay=None,
    clipnorm=None,
    clipvalue=None,
    global_clipnorm=None,
    use_ema=False,
    ema_momentum=0.99,
    ema_overwrite_frequency=100,
    jit_compile=True,
    name="RMSprop",
    **kwargs
)

实现 RMSprop 算法的优化器。

RMSprop 的核心在于

  • 维护梯度平方值的移动（折扣）平均值
  • 将梯度除以该平均值的平方根

此 RMSprop 实现使用普通动量，而不是 Nesterov 动量。

中心化版本还维护梯度的移动平均值，并使用该平均值来估计方差。

参数

  • learning_rate: 学习率的初始值：浮点数或 tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule 实例。默认为 0.001。rho: 浮点数，默认为 0.9。旧梯度的折扣因子。momentum: 浮点数，默认为 0.0。如果不为 0.0，则优化器会跟踪动量值，衰减率等于 1 - momentum。epsilon: 用于数值稳定性的小常数。此 epsilon 是 Kingma 和 Ba 论文中的“epsilon hat”（在第 2.1 节之前的公式中），而不是论文算法 1 中的 epsilon。默认为 1e-7。centered: 布尔值。如果为 True，则梯度将按梯度的估计方差进行归一化；如果为 False，则按未中心化的二阶矩进行归一化。将其设置为 True 可能有助于训练，但在计算和内存方面略微更昂贵。默认为 False。name: 字符串。优化器创建的动量累加器权重使用的名称。
  • weight_decay: 浮点数，默认为 None。如果设置，则应用权重衰减。
  • clipnorm: 浮点数。如果设置，则会分别剪辑每个权重的梯度，使其范数不高于此值。
  • clipvalue: 浮点数。如果设置，则会剪辑每个权重的梯度，使其不高于此值。
  • global_clipnorm: 浮点数。如果设置，则会剪辑所有权重的梯度，使其全局范数不高于此值。
  • use_ema: 布尔值，默认为 False。如果为 True，则应用指数移动平均 (EMA)。EMA 包括计算模型权重的指数移动平均值（权重值在每个训练批次后发生变化），并定期用其移动平均值覆盖权重。
  • ema_momentum: 浮点数，默认为 0.99。仅在 use_ema=True 时使用。这是计算模型权重 EMA 时使用的动量：new_average = ema_momentum * old_average + (1 - ema_momentum) * current_variable_value。
  • ema_overwrite_frequency: 整数或 None，默认为 None。仅在 use_ema=True 时使用。每隔 ema_overwrite_frequency 次迭代，我们都会用其移动平均值覆盖模型变量。如果为 None，则优化器不会在训练过程中覆盖模型变量，您需要在训练结束时通过调用 optimizer.finalize_variable_values()（就地更新模型变量）显式覆盖变量。当使用内置的 fit() 训练循环时，这会在最后一个 epoch 之后自动发生，您无需执行任何操作。
  • jit_compile: 布尔值，默认为 True。如果为 True，则优化器将使用 XLA 编译。如果没有找到 GPU 设备，则会忽略此标志。
  • mesh: 可选的 tf.experimental.dtensor.Mesh 实例。提供后，优化器将在 DTensor 模式下运行，例如状态跟踪变量将是 DVariable，并且聚合/缩减将在全局 DTensor 上下文中发生。
  • **kwargs: 仅用于向后兼容性的关键字参数。

用法

>>> opt = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.1)
>>> var1 = tf.Variable(10.0)
>>> loss = lambda: (var1 ** 2) / 2.0  # d(loss) / d(var1) = var1
>>> opt.minimize(loss, [var1])
>>> var1.numpy()
9.683772

参考

RMSprop
RMSprop 类