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SGD

[源代码]

SGD 类

tf_keras.optimizers.SGD(
    learning_rate=0.01,
    momentum=0.0,
    nesterov=False,
    weight_decay=None,
    clipnorm=None,
    clipvalue=None,
    global_clipnorm=None,
    use_ema=False,
    ema_momentum=0.99,
    ema_overwrite_frequency=None,
    jit_compile=True,
    name="SGD",
    **kwargs
)

梯度下降（带动量）优化器。

当 momentum 为 0 时，参数 w 的梯度 g 的更新规则

w = w - learning_rate * g

当 momentum 大于 0 时的更新规则

velocity = momentum * velocity - learning_rate * g
w = w + velocity

当 nesterov=True 时，此规则变为

velocity = momentum * velocity - learning_rate * g
w = w + momentum * velocity - learning_rate * g

参数

  • learning_rate: Tensor、浮点值或调度程序（一个 keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule），或一个不带参数并返回实际值的函数。学习率。默认为 0.001。momentum: float 超参数 >= 0，它在相关方向加速梯度下降并抑制振荡。默认为 0，即普通的梯度下降。nesterov: 布尔值。是否应用 Nesterov 动量。默认为 False。
  • name: 字符串。优化器创建的动量累加器权重的名称。
  • 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，则对每个权重的梯度进行单独裁剪，使其范数不高于此值。
  • clipvalue: 浮点数。如果设置，则将每个权重的梯度裁剪为不高于此值。
  • global_clipnorm: 浮点数。如果设置，则对所有权重的梯度进行裁剪，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都会发生变化），并定期用它们的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 ema_overwrite_frequency 步迭代，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()（它会就地更新模型变量）显式地覆盖变量。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。提供时，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/约简将在全局 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.SGD(learning_rate=0.1)
>>> var = tf.Variable(1.0)
>>> loss = lambda: (var ** 2)/2.0         # d(loss)/d(var1) = var1
>>> opt.minimize(loss, [var])
>>> # Step is `- learning_rate * grad`
>>> var.numpy()
0.9

>>> opt = tf.keras.optimizers.SGD(0.1, momentum=0.9)
>>> var = tf.Variable(1.0)
>>> val0 = var.value()
>>> loss = lambda: (var ** 2)/2.0         # d(loss)/d(var1) = var1
>>> # First step is `- learning_rate * grad`
>>> opt.minimize(loss, [var])
>>> val1 = var.value()
>>> (val0 - val1).numpy()
0.1
>>> # On later steps, step-size increases because of momentum
>>> opt.minimize(loss, [var])
>>> val2 = var.value()
>>> (val1 - val2).numpy()
0.18

参考文献

SGD
SGD 类