Adafactor

[来源]

Adafactor 类

tf_keras.optimizers.Adafactor(
    learning_rate=0.001,
    beta_2_decay=-0.8,
    epsilon_1=1e-30,
    epsilon_2=0.001,
    clip_threshold=1.0,
    relative_step=True,
    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="Adafactor",
    **kwargs
)

实现 Adafactor 算法的优化器。

Adafactor 常用于 NLP 任务，其优点是占用内存较少，因为它仅保存先前梯度的部分信息。

默认参数设置基于原始论文（参见参考资料）。当梯度维度 > 2 时，Adafactor 优化器将在其累加变量中分别删除最后两个维度。

参数

• learning_rate: 学习率的初始值：可以是浮点值，也可以是 tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule 实例。默认为 0.001。beta_2_decay: float，默认为 -0.8。beta_2 的衰减率。epsilon_1: float，默认为 1e-30。一个小的偏移量，用于防止分母为 0。epsilon_2: float，默认为 1e-3。一个小的偏移量，用于避免学习率随时间变得过小。clip_threshold: float，默认为 1.0。剪裁阈值。这是 Adafactor 算法的一部分，独立于 clipnorm、clipvalue 和 global_clipnorm。relative_step: bool，默认为 True。如果 learning_rate 是一个常数且 relative_step=True，学习率将根据当前迭代进行调整。这是 Adafactor 中默认的学习率衰减方法。
• name: 字符串。用于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，将应用权重衰减。
• clipnorm: 浮点数。如果设置，每个权重的梯度将被单独剪裁，使其范数不高于此值。
• clipvalue: 浮点数。如果设置，每个权重的梯度将被剪裁，使其不高于此值。
• global_clipnorm: 浮点数。如果设置，所有权重的梯度将被剪裁，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（随着每个训练批次后权重值的变化），并定期使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 次迭代步数，我们将使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()（该方法会原地更新模型变量）来明确覆盖变量。使用内置的 fit() 训练循环时，这会在最后一个 epoch 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，优化器将使用 XLA 编译。如果未找到 GPU 设备，则此标志将被忽略。
• mesh: 可选的 tf.experimental.dtensor.Mesh 实例。提供时，优化器将以 DTensor 模式运行，例如状态跟踪变量将是 DVariable，并且聚合/归约将在全局 DTensor 上下文发生。
• **kwargs: 仅用于向后兼容的关键字参数。

参考资料

• Shazeer, Noam 等人，2018.