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python人工智能tensorflow優(yōu)化器Optimizer算法匯總_python

作者：Bubbliiiing ? 更新時間： 2022-06-29 編程語言

前言

優(yōu)化器的選擇關乎參數(shù)更新的方法，合理的方法可以幫助機器學習更好的尋找到全局最佳值。
那我們快點開始學習吧

tensorflow常見的Optimizer

1 梯度下降法

tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate, use_locking=False, name='GradientDescent')

常用參數(shù)為學習率learning_rate。

使用梯度下降算法的Optimizer，容易陷入局部最優(yōu)解。

2 Adagrad下降法

tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate, initial_accumulator_value=0.1, use_locking=False,name='Adagrad')

常用的參數(shù)為學習率learning_rate。

使用Adagrad算法的Optimizer，獨立地適應所有模型參數(shù)的學習率，縮放每個參數(shù)反比于其所有梯度歷史平均值總和的平方根。具有代價函數(shù)最大梯度的參數(shù)相應地有個快速下降的學習率，而具有小梯度的參數(shù)在學習率上有相對較小的下降。

Adagrad 的主要優(yōu)勢在于不需要人為的調(diào)節(jié)學習率，它可以自動調(diào)節(jié)；缺點在于，隨著迭代次數(shù)增多，學習率會越來越小，最終會趨近于0。

3 動量優(yōu)化法

tf.train.MomentumOptimizer.__init__(learning_rate, momentum, use_locking=False, name='Momentum', use_nesterov=False)

常用的參數(shù) learning_rate，momentum，use_nesterov使用Momentum算法的Optimizer使用動量(Momentum)的隨機梯度下降法(SGD)，主要思想是引入一個積攢歷史梯度信息動量來加速SGD。

動量優(yōu)化法的優(yōu)點是收斂快，不容易陷入局部最優(yōu)解，但是缺點是有時候會沖過頭了，使得結(jié)果不夠精確。

如果使得use_nesterov=True，則該優(yōu)化器實現(xiàn)牛頓加速梯度（NAG, Nesterov accelerated gradient）算法，該算法是Momentum動量算法的變種。

4 RMSProp算法

tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate, decay=0.9, momentum=0.0, epsilon=1e-10, use_locking=False, name='RMSProp')

常用的參數(shù)由learning_rate

RMSProp算法修改了AdaGrad的梯度積累為指數(shù)加權的移動平均，使得其在非凸設定下效果更好。

RMSProp算法在經(jīng)驗上已經(jīng)被證明是一種有效且實用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法。目前它是深度學習從業(yè)者經(jīng)常采用的優(yōu)化方法之一。

5 Adam算法

tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name='Adam')

常用的參數(shù)由learning_rate

Adam中動量直接并入了梯度一階矩（指數(shù)加權）的估計。相比于缺少修正因子導致二階矩估計可能在訓練初期具有很高偏置的RMSProp，Adam包括偏置修正，修正從原點初始化的一階矩（動量項）和（非中心的）二階矩估計。

Adam通常被認為對超參數(shù)的選擇相當魯棒，盡管學習率有時需要從建議的默認修改。
在實際運用中Adam效果非常優(yōu)秀。

例子

本文以Mnist手寫體識別為例子，將各個Optimizer在實際分類中進行運用，本例中，使用的神經(jīng)網(wǎng)絡是一個二層神經(jīng)網(wǎng)絡，每一層神經(jīng)元均為150個，所用激勵函數(shù)均為tf.nn.tanh()。

import tensorflow as tf 
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot = "true")
def add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function = None):
    layer_name = 'layer%s'%n_layer
    with tf.name_scope(layer_name):
        with tf.name_scope("Weights"):
            Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]),name = "Weights")
            tf.summary.histogram(layer_name+"/weights",Weights)
        with tf.name_scope("biases"):
            biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size]) + 0.1,name = "biases")
            tf.summary.histogram(layer_name+"/biases",biases)
        with tf.name_scope("Wx_plus_b"):
            Wx_plus_b = tf.matmul(inputs,Weights) + biases
            tf.summary.histogram(layer_name+"/Wx_plus_b",Wx_plus_b)
        if activation_function == None :
            outputs = Wx_plus_b 
        else:
            outputs = activation_function(Wx_plus_b)
        tf.summary.histogram(layer_name+"/outputs",outputs)
        return outputs
def compute_accuracy(x_data,y_data):
    global prediction
    y_pre = sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})
    correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_data,1),tf.arg_max(y_pre,1))     #判斷是否相等
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))   #賦予float32數(shù)據(jù)類型，求平均。
    result = sess.run(accuracy,feed_dict = {xs:batch_xs,ys:batch_ys})   #執(zhí)行
    return result
xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
layer1 = add_layer(xs,784,150,"layer1",activation_function = tf.nn.tanh)
prediction = add_layer(layer1,150,10,"layer2")
with tf.name_scope("loss"):
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=ys,logits = prediction),name = 'loss')
    #label是標簽，logits是預測值，交叉熵。
    tf.summary.scalar("loss",loss)
train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
init = tf.initialize_all_variables()
merged = tf.summary.merge_all()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    write = tf.summary.FileWriter("logs/",sess.graph)
    for i in range(5001):
        batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train,feed_dict = {xs:batch_xs,ys:batch_ys})
        if i % 1000 == 0:
            print("訓練%d次的識別率為：%f。"%((i+1),compute_accuracy(mnist.test.images,mnist.test.labels)))
            result = sess.run(merged,feed_dict={xs:batch_xs,ys:batch_ys})
            write.add_summary(result,i)

在該部分中，我主要只修改訓練的Optimizer。

train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)

1 梯度下降法

在該例子中，訓練器為：

train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)

得到結(jié)果：

訓練1次的識別率為：0.119100。
訓練1001次的識別率為：0.864600。
訓練2001次的識別率為：0.889300。
訓練3001次的識別率為：0.897400。
訓練4001次的識別率為：0.905600。
訓練5001次的識別率為：0.910200。

2 Adagrad下降法

在該例子中，訓練器為：

train = tf.train.AdagradOptimizer(0.1).minimize(loss)

得到結(jié)果

訓練1次的識別率為：0.136100。
訓練1001次的識別率為：0.871600。
訓練2001次的識別率為：0.894400。
訓練3001次的識別率為：0.900500。
訓練4001次的識別率為：0.909100。
訓練5001次的識別率為：0.911600。

3 動量優(yōu)化法

在該例子中，訓練器為：

train = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=0.05, momentum=0.9).minimize(loss)

得到結(jié)果

訓練1次的識別率為：0.121300。
訓練1001次的識別率為：0.894800。
訓練2001次的識別率為：0.909400。
訓練3001次的識別率為：0.916900。
訓練4001次的識別率為：0.920700。
訓練5001次的識別率為：0.927600。

4 RMSProp算法

在該例子中，訓練器為：;

train = tf.train.RMSPropOptimizer(0.01).minimize(loss)

得到結(jié)果

訓練1次的識別率為：0.071500。
訓練1001次的識別率為：0.929500。
訓練2001次的識別率為：0.944000。
訓練3001次的識別率為：0.954100。
訓練4001次的識別率為：0.953900。
訓練5001次的識別率為：0.958000。

5 Adam算法

在該例子中，訓練器為：

train = tf.train.AdamOptimizer(0.004).minimize(loss)

得到結(jié)果

訓練1次的識別率為：0.103100。
訓練1001次的識別率為：0.900700。
訓練2001次的識別率為：0.928100。
訓練3001次的識別率為：0.938900。
訓練4001次的識別率為：0.945600。
訓練5001次的識別率為：0.952100。

總結(jié)

在本例中，RMSProp算法和Adam算法在短時間內(nèi)就得到了很好的訓練效果，識別率都在95%以上，相比之下梯度下降法、Adagrad下降法和動量優(yōu)化法表現(xiàn)較為遜色，但不能說明在任何情況下都是RMSProp算法和Adam算法比其它算法更加優(yōu)秀，在實際應用中，選擇哪種優(yōu)化器應結(jié)合具體問題具體分析。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/96428665

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