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导读

为了在机器学习项目中选取合适的优化器，我们需要深入理解这一领域的关键组成部分——优化器在深度学习任务中的重要性。不同的优化器在执行深度学习任务时表现出显著差异的效果，这也正是研究者们不断探索与优化的原因。从梯度下降的变体、Adagrad、Adam、到Momentum等，优化器的选择成为构建、测试和部署机器学习模型过程中不可或缺的一环。

选择优化器的关键考量

为确保项目的成功，选择适合自身项目特点的优化器至关重要。为此，Lightly-ai 的机器学习工程师 Philipp Wirth 提供了一份详尽指南，旨在帮助用户在计算机视觉、自然语言处理和机器学习领域广泛使用的流行优化器中做出明智选择。

引言

在机器学习项目中，寻找合适的优化器并非易事。流行的深度学习库提供多种优化器，每种都有其独特优势与适用场景。不当选择可能导致项目效果大打折扣，因此，优化器的选择成为了构建、测试与部署机器学习模型的关键因素。

常见优化器概览

优化器大多基于梯度下降原理，通过反复估计损失函数的斜率并沿相反方向移动参数，以期达到全局最小值。随机梯度下降（SGD）是最基础的示例，自 20 世纪 50 年代以来便被广泛应用。随后，自适应梯度法（如 AdaGrad 和 Adam）因其适应性而受到青睐。近年来，部分研究转向使用 SGD 变体，如 LARS 和 LAMB，尤其是在大规模数据集和复杂模型训练中展现出优势。

优化器选择策略

选择优化器的关键在于了解其性能如何依赖于特定设置。为帮助用户做出决策，文章提出了以下三个问题作为指导：

1. 参考研究论文：首先，应查阅相关论文，了解其他研究者在相似任务中所采用的优化器及其理由。
2. 比较优化器特性：通过对照表 1 中的数据集属性和优化器优劣，评估哪些优化器更适合当前项目。
3. 考虑资源限制：根据项目可用资源（如计算能力、内存和时间预算）调整优化器选择。

常见优化器介绍

• 随机梯度下降（SGD）：基于小批量梯度估计，快速迭代但可能陷入局部最小值。
• 带有动量的 SGD：通过累积梯度历史，帮助避免局部最小值，加速收敛。
• AdaGrad：利用梯度平方和的倒数调整学习率，特别适用于稀疏数据集，促进快速收敛。
• RMSprop：通过移动平均平方梯度的估计，减轻 AdaGrad 的激进学习率调整，适用于动态变化的数据。
• Adam：结合 AdaGrad 和 RMSprop 的优点，自动调整学习率并进行梯度平滑，广泛应用于各种任务。
• AdamW：引入 L2 正则化，减少学习率对参数的影响，提升泛化性能。
• LARS：针对深层网络的 SGD 变体，通过动态调整学习率以适应不同层的梯度大小，提高训练稳定性。

总结与建议

为机器学习项目选择合适的优化器，需综合考虑项目特点、资源限制和现有研究成果。通过深入分析任务需求、数据集特性以及优化器的优缺点，可以更加精准地挑选出最合适的优化器，从而有效提升模型性能和项目成功率。

本文旨在提供一个全面的指南，帮助读者在复杂多样的优化器中做出明智选择，确保机器学习项目能够高效、稳定地运行。通过遵循上述建议和策略，可以显著提高模型的训练效率和最终性能。