损失缩放优化器

[源代码]

LossScaleOptimizer 类

keras.optimizers.LossScaleOptimizer(
    inner_optimizer, initial_scale=32768.0, dynamic_growth_steps=2000, **kwargs
)

一种动态缩放损失以防止下溢的优化器。

损失缩放是一种在使用 float16 时防止中间梯度出现数值下溢的技术。为防止下溢，损失会乘以（或“缩放”）一个称为“损失比例 (loss scale)”的因子，这也会导致中间梯度按损失比例缩放。最终梯度再除以（或“反缩放”）损失比例，以恢复到其原始值。

LossScaleOptimizer 包装另一个优化器，并对其应用动态损失缩放。损失比例会随时间动态更新，具体如下：- 在任何训练步骤中，如果遇到非有限梯度，则损失比例减半，并跳过该训练步骤。- 如果自上次更新损失比例以来已经过了 dynamic_growth_steps 步，且没有出现非有限梯度，则损失比例加倍。

参数

• inner_optimizer: 要包装的 keras.optimizers.Optimizer 实例。
• initial_scale: 浮点数。初始损失比例。此比例会在训练期间更新。建议将其设置为一个非常高的数字，因为过高的损失比例降低的速度远快于过低的损失比例提升的速度。
• dynamic_growth_steps: 整数。向上更新比例的频率。每经过 dynamic_growth_steps 步的有限梯度后，损失比例加倍。
• 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。如果设置，则应用权重衰减。
• clipnorm: 浮点数。如果设置，则单独裁剪每个权重的梯度，使其范数不高于此值。
• clipvalue: 浮点数。如果设置，则将每个权重的梯度裁剪到不高于此值。
• global_clipnorm: 浮点数。如果设置，则裁剪所有权重的梯度，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（随着每个训练批次后权重值的变化），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。每经过 ema_overwrite_frequency 次迭代步骤，我们用其移动平均值覆盖模型变量。如果为 None，优化器在训练期间不会覆盖模型变量，您需要在训练结束时通过调用 optimizer.finalize_variable_values()（它会原地更新模型变量）来显式覆盖变量。当使用内置的 fit() 训练循环时，这会在最后一个 epoch 后自动发生，您无需执行任何操作。
• loss_scale_factor: 浮点数或 None。如果为浮点数，在计算梯度之前，损失将乘以该比例因子；在更新变量之前，梯度将乘以该比例因子的倒数。这对于混合精度训练期间防止下溢非常有用。或者，keras.optimizers.LossScaleOptimizer 将自动设置一个损失比例因子。
• gradient_accumulation_steps: 整数或 None。如果为整数，模型和优化器变量将不会在每个步骤更新；而是每 gradient_accumulation_steps 步更新一次，使用自上次更新以来梯度的平均值。这称为“梯度累积”。当您的批次大小非常小时，这非常有用，可以减少每个更新步骤的梯度噪声。EMA 频率将查看“累积”迭代值（优化器步数 // gradient_accumulation_steps）。学习率调度器将查看“实际”迭代值（优化器步数）。