Оптимизатор это: PromoPult.ru. Error 404

Содержание

Оптимизатор — кто это? Современное СЕО

Что такое SEO-оптимизатор?

Оптимизатор (SEO-оптимизатор, сеошник) —специалист по организации поискового продвижения и раскрутки интернет-проектов.

Профессия оптимизатора возникала как ответ на несовершенство алгоритмов поискового ранжирования сайтов. Используя слабые места, ошибки и недоработки в поисковых алгоритмах, оптимизатор разрабатывает методы и способы использования различных технологий в интересах повышения позиций сайта в выдаче поисковых систем по продвигаемым запросам.

С течением времени алгоритмы поисковых систем постепенно усложнялись и количество их возрастало. Например, Googleиспользует более 200 основных алгоритмов, несколько фильтров. Ежегодно Google проводит эксперименты по внедрению около 1500 новых алгоритмов.

Такая ситуация привела к тому, что поисковая оптимизация превратилась в настоящее искусство, профессию, требующую высочайшего уровня квалификации.

Белое, серое и черное SEO

Поисковые системы заинтересованы в высоком качестве предоставляемых сервисов – то есть возможностей для пользователей интернета быстро искать и находить нужную информацию, товары и услуги. Использование обманных методик оптимизации сайтов ухудшает качество результатов поисковой выдачи.

Поэтому чрезмерное увлечение использованием методик оптимизации подвергается штрафным санкциям со стороны поисковых систем.

  • Белой оптимизацией называется работа по повышению пользовательского удобства сайтов и повышения информационного качества контента.
  • Серая оптимизация предполагает применение не одобренных поисковыми компаниями методик.
  • Черная оптимизация – это использование откровенно криминальных технологий продвижения, прямого обмана пользователей и блокирования поисковых алгоритмов.

В определенном смысле работа seo-оптимизатора сравнима с военной стратегией, где эффективность результатов зависит от способности собирать актуальную информацию о поведении противника и умения действовать по обстановке, постоянно маневрируя и используя все доступные виды “оружия”.

Современное SEO

В условиях чрезвычайно высокой конкуренции в интернете, оптимизатор должен обладать огромными знаниями и опытом в различных сферах знаний.

  • Интернет-маркетинг.
  • Веб-дизайн.
  • Программирование.
  • Человеческая психология.

Основная сложность работы оптимизатора в отсутствии гарантированных методик поискового продвижения и раскрутки сайтов. Успехи достигаются исключительно в процессе бесконечных экспериментов со всеми возможными технологиями и методиками. Результаты альфа-бета тестов подвергаются тщательному анализу и в процессе поиска выявляются реально рабочие методики и стратегии.

В последние годы работа seo-оптимизатора отходит от технических манипуляций с кодом и постепенно трансформируется в классический маркетинг – воздействие на потребительскую психологию и поведение.

 

Услуги, связанные с термином:

оптимизатор — это… Что такое оптимизатор?

  • оптимизатор — сущ., кол во синонимов: 1 • сеошник (1) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

  • оптимизатор — Схема, блок или программа, обеспечивающие выбор параметров или функций, наилучших с точки зрения установленных критериев. [Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо русский толковый словарь справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева.… …   Справочник технического переводчика

  • оптимизатор — optimizatorius statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. optimizer vok. Optimierer, m rus. блок оптимизации, m; оптимизатор, m pranc. optimisateur, m; optimiseur, m …   Automatikos terminų žodynas

  • оптимизатор реактивной способности [положения] регулирующих стержней ядерного реактора — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN rod worth minimizer …   Справочник технического переводчика

  • оптимизатор реактивной способности регулирующих стержней ядерного реактора — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN rod worth minimizerRWM …   Справочник технического переводчика

  • Оптимизатор запросов

    — Оптимизация запросов это функция СУБД, осуществляющая поиск наиболее оптимального плана выполнения запросов из всех возможных для заданного запроса. Один и тот же результат может быть получен СУБД различными способами (планами выполнения… …   Википедия

  • Оптимизатор — Оптимизация: Оптимизация (математика)  нахождение оптимума (максимума или минимума) функции при выполнении некоторых ограничений Оптимизация (информатика)  процесс модификации системы для улучшения её эффективности. Оптимизация компилятора … …   Википедия

  • оптимизатор — оптимиз атор, а …   Русский орфографический словарь

  • оптимизатор — а; м. Автоматическое устройство, находящее и поддерживающее оптимальный режим управляемого процесса, работы какого л. агрегата, механизма и т.п. Многоканальный о …   Энциклопедический словарь

  • оптимизатор — а; м. Автоматическое устройство, находящее и поддерживающее оптимальный режим управляемого процесса, работы какого л. агрегата, механизма и т.п. Многоканальный оптимиза/тор …   Словарь многих выражений

  • оптимизатор — оптим/из/атор/ …   Морфемно-орфографический словарь

  • Оптимизатор — это… Что такое Оптимизатор?

    [[[[«field30″,»contains»,»»],[«field5″,»contains»],[«field27″,»contains»],[«field31″,»contains»]],[[«show_fields»,»field10″]],»or»]]

    div.full hr{border-color:#54b373}#ui-datepicker-div.formcraft-datepicker .ui-datepicker-prev:hover,#ui-datepicker-div.formcraft-datepicker .ui-datepicker-next:hover,#ui-datepicker-div.formcraft-datepicker select.ui-datepicker-month:hover,#ui-datepicker-div.formcraft-datepicker select.ui-datepicker-year:hover{background-color:#54b373}.formcraft-css .fc-pagination>div.active .page-number,.formcraft-css .form-cover-builder .fc-pagination>div:first-child .page-number{background-color:#60cc83;color:#fff}#ui-datepicker-div.formcraft-datepicker table.ui-datepicker-calendar th,#ui-datepicker-div.formcraft-datepicker table.ui-datepicker-calendar td.ui-datepicker-today a,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .star-cover label,html .formcraft-css .fc-form.label-floating .form-element .field-cover.has-focus>span,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .customText-cover a,.formcraft-css .prev-next>div span:hover{color:#60cc83}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .customText-cover a:hover{color:#54b373}html .formcraft-css .fc-form.fc-form-22.label-floating .form-element .field-cover>span{color:#666}html .formcraft-css .fc-form .final-success .final-success-check{border:2px solid #666}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»text»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»email»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»password»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»tel»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover textarea,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover select,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover .time-fields-cover,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover .awesomplete ul{color:#777}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»text»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»password»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»email»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»radio»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»checkbox»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»tel»],.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover select,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover textarea{background-color:#fafafa}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»radio»]:checked,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .field-cover input[type=»checkbox»]:checked{border-color:#54b373;background:#60cc83}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .star-cover label .star{text-shadow:0 1px 0 #54b373}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .slider-cover .ui-slider-range{box-shadow:0 1px 1px #54b373 inset}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .fileupload-cover .button-file{border-color:#54b373}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html input[type=»password»]:focus,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html input[type=»email»]:focus,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html input[type=»tel»]:focus,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html input[type=»text»]:focus,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html textarea:focus,.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html select:focus{border-color:#60cc83}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22 .form-element .form-element-html .field-cover .is-read-only:focus{border-color:#ccc}.formcraft-css .fc-form.fc-form-22{font-family:Roboto}@media (max-width :480px){html .dedicated-page,html .dedicated-page .formcraft-css .fc-pagination>div.active{background:transparent}}]]>

    keyboard_arrow_leftPrevious

    Nextkeyboard_arrow_right

    чем занимается сеошник?| Интернет-агентство Малевич в Нижнем Новгороде

    SEO-оптимизатор – это специалист, который занимается внешней и внутренней оптимизацией сайта, а также его раскруткой. Речь может идти и о продвижении ресурса в различных современных поисковиках. Человек должен отлично разбираться в нюансах работы поисковиков, а также знать существующие сегодня протоколы Интернета. Все это касается тонкостей и нюансов оптимизации под разнообразные машины ПС.

    СЕО-оптимизатор должен хорошо знать о том, какие функции и виды ссылок существуют. Нужно разбираться и в том, как грамотно и эффективно наращивается ссылочная масса. Рекомендовано знание и остальных технологий. Не обойтись без знаний маркетинга, а также копирайтинга.

    СЕО-оптимизатор: история происхождения специальности

    С возникновением в мире в 94 году ПС WebCrawler возникла возможность нахождения информации с использованием различных запросов. Через 3 года была разработана и система Гугл. Тогда же начала собственное функционирование и поисковая система Яндекс. С того периода времени специальность СЕО-оптимизатора стала пользоваться большим спросом. Сама профессия оказалась достаточно актуальной.

    Алгоритмы поисковиков в конце 90-х, были направлены на оценку релевантности страниц. Речь идет об учете различных ключевых слов, размещенных в текстах. Не исключаются и остальные не менее важные факторы. Все это активно применялось первыми профессиональными СЕО-специалистами. Они начали злоупотреблять поисковыми запросами. Стали их скрывать и от самих пользователей сайта. Все это, в дальнейшем превратилось в недопустимые черные методы продвижения.

    В результате всех выше описанных действий, на первоначальные позиции поисковой выдачи начали выходить порталы, которые не удовлетворяют запросы пользователя. Поэтому были разработаны совершенно новые и более сложные алгоритмы осуществления такого действия, как ранжирование.

    В последнее время, благодаря стремительному и постоянному развитию поисковиков, специалистам этого направления приходится значительно сложнее. Их работа сильно изменилась. Недостаточно работать с контентом и покупать ссылки. Подобное продвижение больше не оказывается максимально эффективным. На сегодняшний день, поисковиками учитывается именно поведение самого пользователя. Важную роль играют и остальные параметры.

    Какие существуют обязанности СЕО-оптимизатора?

    Основная задача – это высококачественная и эффективная внутренняя оптимизация. Другими словами, человек занимается не только созданием контента, который окажется интересным и привлекательным для поисковиков, но и самой структурой. Это необходимо для того, чтобы пользователи, а также роботы ПС могли легко находить требующиеся страницы. Подобная работа находится между программированием и современным маркетингом.

    В связи с тем, что алгоритмы поисковиков постоянно изменяются, специалист должен постоянно следить за всеми без исключения новшествами. Все применяющиеся стратегии периодически подвергаются корректировке. Обязательно учитываются все новые изменения. Важную роль в нынешнее время играют и самые различные виды поведения пользователей, которыми посещается тот или другой сайт. Все это разрешает поисковикам осуществлять более качественный анализ всего содержимого. Определяется ценность контента.

    Для получения требующегося поведенческого фактора, ресурс должен оказаться максимально удобным в применении. Необходимо наличие оригинального, а также привлекательного дизайна. А вот основное – это высококачественный и полезный не для роботов, а для пользователей контент.

    На сегодняшний день, каждый сеошник занимается решением последующих вопросов:

    • Организация различных мероприятий, которые направляются на достижение высокоэффективной внутренней оптимизации. Обязателен учет всех существующих требований поисковиков. Это не только анализ, но и грамотный подбор запросов, профессиональное составление сематического ядра, грамотная оптимизация контента и т.д.
    • Осуществление внешнего продвижения и повышение такого показателя, как посещаемость сайта.
    • Организация мероприятий, направленных на увеличение рейтинга ресурса для поисковиков.

    SEO-оптимизатор: требования к профессионалу — Веб Студия Top-7

    SEO – относительно молодая сфера деятельности, и поэтому найти здесь одаренного профессионала с опытом работы очень непросто. Тем не менее, это не мешает выделить ряд требований к квалификации SEO-оптимизатора, о которых мы и поговорим здесь.

    SEOоптимизатор должен быть способен к самообучению

    SEO – очень динамичная область, новые разработки в которой появляются постоянно. Но SEO-оптимизатор должен владеть не только новой информацией в сфере SEO, но и следить за изменениями в отраслях, которые так или иначе относятся к вашему бизнесу. Важно также кроме превосходного владения теорией, еще и уметь активно внедрять новые знания в практику.

    Читает ли соискатель специализированные сайты или блоги для SEO-оптимизаторов? Следит ли за изменениями, которые произошли в Google (а их всегда достаточно много)? Может быть, он даже читал какую-нибудь литературу по SEO или интернет-маркетингу?

    SEO-оптимизатор должен быть внимателен к деталям

    Только страничные SEO факторы включают в себя множество деталей и нюансов, которые упускать из виду просто нельзя: оптимизированные теги title и description, канонизация URL, оптимизированное размещение ссылок и анкоров, соотношение кода и текста, прописывание текста alt и названий изображений и так далее. Небрежность в этом деле – самый страшный враг, который сильно подрывает эффективность работы SEO-оптимизатора. Очень часто вся соль в SEO находится именно в мелочах.

    SEO-оптимизатор должен уметь творчески и критически мыслить

    Творческое мышление – это, как минимум, плюс для оптимизатора, а в некоторых случаях и необходимость. Такой человек сможет увеличить успех работы всей команды, выстраивая ссылочную кампанию или стратегию привлечения пользователей в социальных сетях.

    Если человек способен самостоятельно учиться, но не умеет критически осмысливать материал, ему будет очень тяжело оценивать отдельные фрагменты информации в общей совокупности данных о SEO. Здесь важно устанавливать приоритеты и распределять задания в порядке их очередности.

    SEO-оптимизатор должен обладать аналитическим мышлением

    SEO неизбежно связано с постоянным сбором и анализом цифр. Здесь желателен опыт работы с аналитическими программами (элементарно – уверенное пользование Excel).

    Образование и опыт SEO-оптимизатора

    До сих пор образовательных программ по SEO очень мало (мы не рассматриваем разные платные программы сертификации различных уровней). Поэтому вероятность того, что у вашего кандидата будет профильное образование, связанное с SEO, – исключительно мала.

    Счастливые обладатели  гуманитарного склада ума становятся потенциально очень ценными (даже если у них нет технического образования), поскольку на большинстве этапов поисковая оптимизация – это «про слова».

    Итак, подведем некоторый итог:

    Вы вряд ли найдете такого соискателя на должность SEO-оптимизатора, который обладал бы всеми качествами, перечисленными выше. В любом случае, перед приемом на работу, взвесьте личные качества претендента, его способности, предыдущий опыт и образование. Дальше, когда он приступит к работе, он приобретет все необходимые навыки сам. Это и будет его тренинг. Важно рассмотреть в кандидате потенциал, и, кто знает, может быть, именно он станет потом новой «звездой» SEO.

    OPTIMIZER — Перевод на русский

    Conversion Optimizer only considers the first conversion (the signup).

    Оптимизатор конверсии примет во внимание только первую конверсию (регистрацию).

    Conversion Optimizer can adjust to gradual changes in the conversion rate.

    Оптимизатор конверсий может учитывать колебания коэффициента конверсии.

    Click the «Focus on Conversions» (Conversion Optimizer) radio button.

    Установите переключатель «Плата за конверсии (Оптимизатор конверсий)».

    Setting up Conversion Optimizer for multiple conversion types and values in a single campaign

    Применение Оптимизатора к нескольким типам и значениям ценности конверсий в пределах одной кампании

    Import data into Conversion Optimizer to streamline bidding for conversions at a lower cost.

    импортировать данные в Оптимизатор конверсий, что позволяет получать больше конверсий за меньшую цену.

    Here’s how to disable Conversion Optimizer:

    Чтобы отключить Оптимизатор конверсий, выполните следующие действия:

    Here’s how to enable Conversion Optimizer:

    Чтобы включить Оптимизатор конверсий, выполните следующие действия:

    Read the Website Optimizer getting-started guide.

    Прочитать руководство по началу работы

    Create a Google Website Optimizer account.

    Создать аккаунт в Оптимизаторе веб-сайтов

    Learn more about Conversion Optimizer.

    Подробнее об Оптимизаторе конверсий…

    What is Google Website Optimizer?

    Что такое Оптимизатор веб-сайтов?

    Использование AMP-оптимизатора — amp.dev

    Документация Руководства и учебники

    Using an AMP Optimizer

    AMP-оптимизаторы — это класс инструментов, позволяющих оптимизировать страницы на собственном сайте подобно тому, как это делает AMP-кеш. Использование AMP-оптимизатора является залогом достижения высокого уровня удобства страницы и соответствия требованиям Core Web Vitals. Чтобы подробнее узнать, как работает AMP-оптимизатор, ознакомьтесь с нашим детальным руководством по AMP-оптимизации.

    Разве AMP-страницы не являются быстрыми изначально?

    Возможно, вы думаете: «Секундочку, разве AMP-страницы не должны работать быстро по умолчанию?». Так и есть: среда выполнения AMP оптимизирована для максимальной производительности, и все корректно сформированные AMP-страницы загружаются быстро. Однако вы можете сделать загрузку AMP-страниц в браузере еще быстрее путем их дополнительной оптимизации на сервере.

    Первоначально большая часть AMP-страниц загружались из AMP-кешей. Эти кеши дополнительно оптимизировали код страниц, чтобы сделать их просмотр максимально комфортным для пользователя. Однако со временем платформы стали все чаще размещать ссылки на AMP-страницы, а разработчики стали создавать на основе AMP целые сайты. Именно поэтому команда AMP начала разработку AMP-оптимизаторов, чтобы дать владельцам сайтов возможность выдавать с собственного сервера AMP-страницы, чья скорость работы не уступает версиям из AMP-кеша.

    Интеграция AMP-оптимизатора

    Есть три способа использовать AMP-оптимизатор:

    1. Использовать генератор сайтов или CMS со встроенной интеграцией с оптимизатором.
    2. Интегрировать AMP-оптимизатор с используемой системой сборки или сервером.
    3. Интегрировать AMP-оптимизатор с используемой средой хостинга.

    CMS и генераторы сайтов

    Лучший способ публикации оптимизированных AMP-страниц — это использование генератора сайтов или CMS со встроенной поддержкой AMP-оптимизатора. В этом случае ваши AMP-страницы будут оптимизироваться автоматически. На данный момент интеграцию с AMP-оптимизатором поддерживают следующие генераторы сайтов и CMS:

    Самостоятельная интеграция с системой сборки или сервером

    Вы также можете самостоятельно выполнить интеграцию AMP-оптимизатора. Существует несколько реализаций AMP-оптимизатора с открытым кодом:

    • AMP-оптимизатор (Node.js): библиотека на основе Node.js для генерации оптимизированного AMP-кода. Ознакомьтесь с вводным руководством на данном сайте (amp.dev). Данная реализация поддерживается командой AMP.
    • AMP-оптимизатор (PHP): библиотека на основе PHP для генерации оптимизированного AMP-кода. Данная реализация поддерживается командой AMP.
    • amp-renderer (Python): порт AMP-оптимизатора для Node на Python.

    Для страниц, чей рендеринг выполняется динамически на сервере, и для статических сайтов используются разные способы интеграции:

    1. Во время сборки: страницы статических AMP-сайтов лучше всего оптимизировать на этапе сборки. Этот подход является самым эффективным, поскольку оптимизация AMP-страниц не будет влиять на скорость их выдачи. Ознакомьтесь с примером интеграции AMP-оптимизатора с Gulp.
    2. Во время рендеринга: если страницы сайта генерируются динамически или не могут быть преобразованы статическим путем, оптимизацию можно выполнять на сервере после рендеринга AMP-документа. В этом случае, чтобы гарантировать быстрое время загрузки, преобразованные страницы следует кешировать для последующих запросов. Кеширование можно выполнять как на уровне CDN, так и с использованием внутренней инфраструктуры сайта (например, Memcached) или даже на самом сервере, если набор страниц имеет достаточно маленький объем, чтобы уместиться в памяти. Чтобы подробнее узнать об этом подходе, ознакомьтесь с демонстрацией интеграции AMP-оптимизатора с Express.JS.

    Интеграция с хостинг-провайдерами

    Некоторые хостинг-провайдеры позволяют запускать свою собственную логику при развертывании или выдаче веб-страниц — это может быть отличным способом интеграции AMP-оптимизатора. Примеры такой интеграции:

    Введение в оптимизаторы — DataRobot AI Cloud

    Эта статья изначально была опубликована на сайте Algorithimia. Компания была приобретена DataRobot в 2021 году. Возможно, эта статья не совсем актуальна или относится к продуктам и предложениям, которых больше не существует. Узнайте больше о DataRobot MLOps здесь.

    Если вы помните что-то из исчисления (не тривиальный подвиг), это может быть как-то связано с оптимизацией. Поиск наилучшего численного решения заданной задачи является важной частью многих разделов математики, и машинное обучение (МО) не является исключением.Оптимизаторы в сочетании со своим двоюродным братом функцией потерь являются ключевыми элементами, которые позволяют машинному обучению работать с вашими данными.

    Этот пост расскажет вам о процессе оптимизации в машинном обучении, о том, как функции потерь вписываются в уравнение (без каламбура), а также о некоторых популярных подходах. Мы также включим некоторые ресурсы для дальнейшего чтения и экспериментов.

    Что такое оптимизатор в машинном обучении?

    Ранее мы имели дело с функцией потерь, которая представляет собой математический способ измерения того, насколько ошибочны ваши прогнозы.

    В процессе обучения мы настраиваем и изменяем параметры (веса) нашей модели, чтобы попытаться минимизировать эту функцию потерь и сделать наши прогнозы максимально точными и оптимизированными. Но как именно вы это делаете? Как вы меняете параметры вашей модели, на сколько и когда?

    Здесь на помощь приходят оптимизаторы.  Они связывают воедино функцию потерь и параметры модели, обновляя модель в ответ на выходные данные функции потерь.Проще говоря, оптимизаторы формируют и придают вашей модели наиболее точную форму, возясь с весами. Функция потерь — это руководство по ландшафту, сообщающее оптимизатору, когда он движется в правильном или неправильном направлении.

    Оптимизаторы связаны с точностью модели, ключевым компонентом управления AI/ML.

    В качестве полезной ментальной модели вы можете представить туриста, пытающегося спуститься с горы с завязанными глазами. Невозможно знать, в каком направлении двигаться, но есть одна вещь, которую она может знать: идет ли она вниз (делает прогресс) или идет вверх (теряет прогресс).В конце концов, если она продолжит делать шаги, ведущие ее вниз, она достигнет базы.

    Точно так же невозможно с самого начала знать, каким должен быть вес вашей модели. Но с некоторыми пробами и ошибками, основанными на функции потерь (независимо от того, спускается ли путешественник), вы можете в конечном итоге добраться туда.

    Градиентный спуск: дедушка оптимизаторов

    Любое обсуждение оптимизаторов нужно начинать с самого популярного, и он называется Градиентный спуск.Этот алгоритм используется во всех типах машинного обучения (и других математических задачах) для оптимизации. Он быстрый, надежный и гибкий. Вот как это работает:

    1. Рассчитайте, как небольшое изменение каждого отдельного веса повлияет на функцию потерь (т.е. в каком направлении должен идти турист)
    2. Отрегулируйте каждый отдельный вес на основе его градиента (т.е. сделайте небольшой шаг в определенном направлении)
    3. Продолжайте выполнять шаги № 1 и № 2, пока функция потерь не станет минимально возможной

    Сложная часть этого алгоритма (и оптимизаторов в целом) заключается в понимании градиентов, которые представляют собой то, что небольшое изменение веса или параметра может сделать для функция потерь.Градиенты — это частные производные (снова вернемся к Исчислению I!), и они являются мерой изменения. Они связывают функцию потерь и веса; они говорят нам, какую конкретную операцию мы должны выполнить с нашими весами — добавить 5, вычесть 0,07 или что-то еще, — чтобы уменьшить выход функции потерь и тем самым сделать нашу модель более точной.

    Один сбой, с которым вы можете столкнуться во время оптимизации, — это застревание на локальных минимумах. При работе с многомерными наборами данных (множеством переменных) вы, возможно, найдете область, в которой кажется  как будто вы достигли наименьшего возможного значения для вашей функции потерь, но на самом деле это всего лишь локальный минимум .В аналогии с туристом это похоже на поиск небольшой долины в горе, по которой вы спускаетесь. Похоже, вы достигли дна — чтобы выбраться из долины, вопреки интуиции, нужно подъема — , но вы этого не сделали. Чтобы не застрять в локальных минимумах, мы используем правильную скорость обучения (ниже).

    Есть несколько других элементов, которые составляют градиентный спуск, а также обобщаются для других оптимизаторов.

    Скорость обучения

    Слишком быстро меняем наши веса, добавляя или вычитая слишком много (т.е. выполнение слишком больших шагов) может помешать нашей способности минимизировать функцию потерь. Мы не хотим делать прыжок настолько большим, чтобы пропустить оптимальное значение для данного веса.

    Чтобы этого не произошло, мы используем переменную под названием «скорость обучения». Это всего лишь очень небольшое число, обычно что-то вроде 0,001, на которое мы умножаем градиенты, чтобы масштабировать их. Это гарантирует, что любые изменения, которые мы вносим в наши веса, будут довольно небольшими. В математических разговорах слишком большие шаги могут означать, что алгоритм никогда не сойдется к оптимуму.

    В то же время мы не хотим делать слишком маленькие шаги, потому что тогда мы можем никогда не получить правильные значения для наших весов. Говоря математическим языком, слишком малые шаги могут привести к тому, что наш оптимизатор сойдется к локальному минимуму функции потерь, но не к абсолютному минимуму.

    Для простого обобщения просто помните, что скорость обучения гарантирует, что мы изменяем наши веса в нужном темпе, не делая слишком больших или слишком маленьких изменений.

    Скорость обучения (Источник изображения: Встроенный)

    Регуляризация

    В машинном обучении специалисты-практики всегда боятся переоснащения .Переобучение просто означает, что ваша модель хорошо предсказывает данные, которые вы использовали для ее обучения, но плохо работает в реальном мире на новых данных, которых она раньше не видела. Это может произойти, если один параметр слишком сильно взвешен и в конечном итоге доминирует в формуле. Регуляризация — это термин, добавленный в процесс оптимизации, который помогает избежать этого.

    При регуляризации к функции потерь добавляется специальный элемент, который наказывает большие значения веса. Это означает, что в дополнение к наказанию за неверные прогнозы вы также будете оштрафованы за большие значения веса , даже если ваши прогнозы верны .Это просто гарантирует, что ваши веса останутся меньшими и, таким образом, лучше обобщаются на новые данные.

    Стохастический градиентный спуск

    Вместо того, чтобы вычислять градиенты для всех ваших обучающих примеров  на каждом проходе градиентного спуска, иногда более эффективно каждый раз использовать только подмножество обучающих примеров. Стохастический градиентный спуск — это реализация, в которой используются либо пакеты примеров за раз, либо случайные примеры на каждом проходе.

    Мы специально не включили формальные функции для понятий в этот пост, потому что мы пытаемся объяснить вещи интуитивно. Это пошаговое руководство с примерами Excel поможет вам получить больше информации о задействованных математических функциях и более подробном техническом анализе.

    Другие типы оптимизаторов

    Трудно переоценить, насколько на самом деле популярен градиентный спуск, и он используется повсеместно, даже в сложных архитектурах нейронных сетей (обратное распространение — это, по сути, градиентный спуск, реализованный в сети).Однако существуют и другие типы оптимизаторов, основанные на градиентном спуске, и вот некоторые из них:

    .

    Адаград

    Adagrad адаптирует скорость обучения специально для отдельных функций; это означает, что некоторые веса в вашем наборе данных будут иметь разные скорости обучения, чем другие. Это очень хорошо работает для разреженных наборов данных, где отсутствует множество входных примеров. Однако у Adagrad есть серьезная проблема: скорость адаптивного обучения со временем становится очень низкой.Некоторые другие оптимизаторы ниже пытаются устранить эту проблему.

    RMSprop

    RMSprop — это специальная версия Adagrad, разработанная профессором Джеффри Хинтоном в его классе нейронных сетей. Вместо того, чтобы позволить всем градиентам накапливаться для импульса, он накапливает градиенты только в фиксированном окне. RMSprop похож на Adaprop, еще один оптимизатор, пытающийся решить некоторые проблемы, которые Adagrad оставляет открытыми.

    Адам

    Адам означает адаптивную оценку момента и представляет собой еще один способ использования прошлых градиентов для расчета текущих градиентов.Адам также использует концепцию импульса, добавляя части предыдущих градиентов к текущему. Этот оптимизатор получил достаточно широкое распространение и практически принят для использования в обучении нейронных сетей.

    Легко потеряться в сложности некоторых из этих новых оптимизаторов. Просто помните, что все они преследуют одну и ту же цель: минимизировать нашу функцию потерь. Даже самые сложные способы сделать это просты по своей сути.

    Внедрение оптимизаторов на практике

    В настоящее время в большинстве систем машинного обучения вся реализация используемого оптимизатора упакована в простой вызов функции.Вот, например, как вы инициализируете и используете оптимизатор в популярной среде глубокого обучения Pytorch:

    .

    https://gist.github.com/gagejustins/049281b521fdf845585b441e16b17b73#file-optimizer-py

    Мы использовали torch.optim.Adam, но все другие оптимизаторы, которые мы обсуждали , доступны для использования в среде Pytorch, например torch.optim.SGD() (стохастический градиентный спуск) и torch.optim.Adagrad. ()`.

    В пакетах машинного обучения с большей абстракцией весь процесс обучения и оптимизации выполняется за вас, когда вы вызываете .функция подгонки().

    https://gist.github.com/gagejustins/049281b521fdf845585b441e16b17b73#file-svm-py

    Вся оптимизация, о которой мы говорили выше, происходит за кулисами.

    Подробнее о точности машинного обучения и управлении

    Оптимизаторы и функции потерь связаны с точностью модели, которая является ключевым компонентом управления AI/ML.

    Управление AI/ML — это общий процесс контроля организацией доступа, реализации политик и отслеживания активности моделей и их результатов.

    Эффективное управление является основой для минимизации рисков как для прибыли организации, так и для ее бренда. Управление машинным обучением необходимо для минимизации организационных рисков в случае аудита, но включает в себя гораздо больше, чем просто соблюдение нормативных требований. Организации, которые эффективно внедряют все компоненты управления машинным обучением, могут достичь детального уровня контроля и прозрачности того, как модели работают в производственной среде, одновременно повышая операционную эффективность, которая помогает им достигать большего за счет инвестиций в ИИ.

    Узнайте больше об управлении искусственным интеллектом и машинным обучением и о том, как его внедрить.

    ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА

    Концепция управления отмыванием денег

    Подробное руководство по управлению корпоративным машинным обучением

    Скачать сейчас

    Об авторе

    Датаробот

    Следующее поколение ИИ

    DataRobot AI Cloud — это следующее поколение ИИ.Унифицированная платформа создана для всех типов данных, всех пользователей и всех сред, чтобы предоставлять важные бизнес-данные для каждой организации. DataRobot пользуется доверием клиентов со всего мира из разных отраслей и вертикалей, включая треть компаний из списка Fortune 50. Для получения дополнительной информации посетите https://www.datarobot.com/.

    Познакомьтесь с DataRobot

    оптимизаторов в глубоком обучении. Что такое оптимизатор? | от Мусстафы | MLearning.ai

    Оптимизаторы — это алгоритмы или методы, используемые для минимизации функции ошибок ( функция потерь ) или для максимизации эффективности производства.Оптимизаторы — это математические функции, которые зависят от обучаемых параметров модели, то есть весов и смещений. Оптимизаторы помогают узнать, как изменить веса и скорость обучения нейронной сети, чтобы уменьшить потери.

    Этот пост расскажет вам об оптимизаторах и некоторых популярных подходах.

    Давайте узнаем о различных типах оптимизаторов и о том, как они работают, чтобы минимизировать функцию потерь.

    Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, основанный на выпуклой функции, который итеративно настраивает ее параметры, чтобы минимизировать заданную функцию до ее локального минимума.Градиентный спуск итеративно уменьшает функцию потерь, двигаясь в направлении, противоположном направлению наискорейшего подъема. Это зависит от производных функции потерь для нахождения минимумов. использует данные всей обучающей выборки для расчета градиента функции стоимости к параметрам, что требует большого объема памяти и замедляет процесс.

    Градиентный спуск

    Преимущества градиентного спуска

    1. Легко понять
    2. Легко реализовать
    3. Простые в реализации

    Недостатки градиента спуска

    1. , потому что этот метод рассчитывает градиент для всего набора данных в одном обновлении, расчет очень медленно.
    2. Требуется большой объем памяти и большие вычислительные ресурсы.

    Насколько велики/малы шаги, которые градиентный спуск делает в направлении локального минимума, определяется скоростью обучения, которая определяет, насколько быстро или медленно мы будем двигаться к оптимальным весам.

    Скорость обучения

    Это вариант градиентного спуска. Он обновляет параметры модели один за другим. Если модель имеет набор данных 10 000, SGD обновит параметры модели 10 000 раз.

    Стохастический градиентный спуск

    Преимущества стохастического градиентного спуска

    1. Частые обновления параметров модели
    2. Требует меньше памяти.
    3. Позволяет использовать большие наборы данных, так как необходимо обновлять только один пример за раз.

    Недостатки стохастического градиентного спуска

    1. Частые градиенты также могут приводить к зашумленным градиентам, что может привести к увеличению ошибки, а не к ее уменьшению.
    2. Высокая дисперсия.
    3. Частые обновления требуют значительных вычислительных ресурсов.

    Это комбинация концепций SGD и пакетного градиентного спуска. Он просто разбивает набор обучающих данных на небольшие пакеты и выполняет обновление для каждого из этих пакетов.Это создает баланс между надежностью стохастического градиентного спуска и эффективностью пакетного градиентного спуска. это может уменьшить дисперсию при обновлении параметров, и сходимость становится более стабильной. Он разбивает набор данных на пакеты от 50 до 256 примеров, выбранных случайным образом.

    Мини-градиентный спуск

    Преимущества мини-градиентного спуска:

    1. Это приводит к более стабильной сходимости.
    2. Более эффективные вычисления градиента.
    3. Требуется меньше памяти.

    Недостатки мини-пакетного градиентного спуска

    1. Мини-пакетный градиентный спуск не гарантирует хорошей сходимости,
    2. Если скорость обучения слишком мала, скорость сходимости будет медленной. Если оно слишком велико, функция потерь будет колебаться или даже отклоняться от минимального значения.

    SGD с Momentum — это метод стохастической оптимизации, который добавляет член импульса к обычному стохастическому градиентному спуску.Momentum имитирует инерцию объекта при его движении, то есть направление предыдущего обновления в определенной степени сохраняется во время обновления, а текущий градиент обновления используется для точной настройки окончательного направления обновления. Таким образом, вы можете в определенной степени повысить стабильность, чтобы вы могли быстрее учиться, а также иметь возможность избавиться от локальной оптимизации.

    SGD с MomentumMomentum Formula

    Преимущества SGD с импульсом

    1. Momentum помогает снизить уровень шума.
    2. Экспоненциально-взвешенное среднее используется для сглаживания кривой.

    Недостаток SGD с импульсом

    1. Добавлен дополнительный гиперпараметр.

    Во всех алгоритмах, которые мы обсуждали ранее, скорость обучения остается постоянной. Интуиция, лежащая в основе AdaGrad, заключается в том, можем ли мы использовать разные скорости обучения для каждого нейрона для каждого скрытого слоя на основе разных итераций.

    Преимущества AdaGrad

    1. Скорость обучения изменяется адаптивно с итерациями.
    2. Он также может обучать разреженные данные.

    Недостаток AdaGrad

    1. Если нейронная сеть глубокая, скорость обучения становится очень малой, что вызывает проблему мертвых нейронов.

    RMS-Prop — это специальная версия Adagrad, в которой скорость обучения представляет собой экспоненциальное среднее значение градиентов, а не кумулятивную сумму квадратов градиентов. RMS-Prop в основном сочетает импульс с AdaGrad.

    Преимущества RMS-Prop

    1. В RMS-Prop скорость обучения настраивается автоматически, и для каждого параметра выбирается разная скорость обучения.

    Недостатки RMS-Prop

    1. Медленное обучение

    Adadelta является расширением Adagrad и также пытается уменьшить агрессивность Adagrad, монотонно снижая скорость обучения и устраняя проблему затухающей скорости обучения. В Adadelta нам не нужно устанавливать скорость обучения по умолчанию, поскольку мы берем отношение скользящего среднего предыдущих временных шагов к текущему градиенту.

    Преимущества Adadelta

    1. Основное преимущество AdaDelta в том, что нам не нужно устанавливать скорость обучения по умолчанию.

    Недостатки Adadelta

    1. Высокая вычислительная мощность

    Оптимизатор Adam — один из самых популярных и известных алгоритмов оптимизации градиентного спуска. Это метод, который вычисляет скорость адаптивного обучения для каждого параметра. Он хранит как среднее затухание прошлых градиентов, аналогично импульсу, так и среднее затухание прошлых квадратов градиентов, аналогично RMS-Prop и Adadelta. Таким образом, он сочетает в себе преимущества обоих методов.

    Преимущества Adam

    1. Простота реализации
    2. Высокая вычислительная эффективность.
    3. Небольшие требования к памяти.
    Сравнение оптимизаторов Оптимизация в седловой точке
    • Если данных мало, используйте самоприменимые методы, а именно Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam.
    • RMSprop, Adadelta, Adam во многих случаях имеют схожие эффекты.
    • Адам только что добавил коррекцию смещения и импульс на основе RMSprop,
    • Когда градиент становится разреженным, Адам будет работать лучше, чем RMSprop.

    Я надеюсь, что эта статья помогла вам узнать и понять больше об этих концепциях.

    Станьте автором машинного обучения

    7 советов по выбору лучшего оптимизатора | Давиде Джордано

    Основано на моем опыте.

    Фото Маркуса Винклера на Unsplash

    В машинном обучении, когда нам нужно вычислить расстояние между прогнозируемым значением и фактическим значением, мы используем так называемую функцию потерь.

    Вопреки тому, что многие считают, функция потерь — это не то же самое, что функция затрат .В то время как функция потерь вычисляет расстояние одного прогноза от его фактического значения, функция стоимости обычно носит более общий характер. Действительно, функция стоимости может быть, например, суммой функций потерь по обучающему набору плюс некоторая регуляризация.

    Другой термин, который часто неправильно используется как синоним первых двух, представлен целевой функцией, то есть наиболее общим термином для любой функции, оптимизированной во время обучения.

    После уточнения правильной терминологии можно дать определение оптимизатора.

    Оптимизаторы в машинном обучении используются для настройки параметров нейронной сети, чтобы минимизировать функцию стоимости.

    Таким образом, выбор оптимизатора является важным аспектом, который может определить разницу между хорошим обучением и плохим обучением.

    На самом деле оптимизаторов много, поэтому выбор не так прост. В этой статье я кратко опишу самые используемые из них, а затем дам вам несколько рекомендаций, которые помогли мне в разных проектах и ​​которые, я надеюсь, помогут вам, когда дело доходит до выбора наиболее подходящего оптимизатора для вашей задачи.

    Для получения дополнительной информации о том, как работают определенные оптимизаторы, вы можете посетить этот веб-сайт.

    Как только что было сказано, существует множество оптимизаторов. Каждый из них имеет преимущества и недостатки, часто связанные с конкретной задачей.

    Мне нравится делить оптимизаторы на два семейства: оптимизаторы градиентного спуска и адаптивные оптимизаторы . Это разделение основано исключительно на операционном аспекте, который заставляет вас вручную настраивать скорость обучения в случае алгоритмов градиентного спуска, в то время как она автоматически адаптируется в адаптивных алгоритмах — вот почему у нас есть это название.

    Gradient Descent:

    • Batch градиентный
    • Стохастический градиентный спуск
    • Мини-партия градиентного спуска

    Адаптивное:

    • Adagrad
    • Adadelta
    • RMSprop
    • Адам

    Есть три типа оптимизаторов градиентного спуска, которые различаются тем, сколько данных мы используем для вычисления градиента целевой функции.

    Пакетный градиентный спуск

    Также известный как ванильный градиентный спуск, это самый простой алгоритм из трех.Он вычисляет градиенты целевой функции J относительно параметров θ для всей обучающей выборки.

    Формула для обновления весов при пакетном градиентном спуске. Градиенты умножаются на скорость обучения η и затем используются для обновления параметров сети.

    Поскольку мы используем весь набор данных для выполнения всего одного шага, пакетный градиентный спуск может быть очень медленным. Кроме того, он не подходит для наборов данных, которые не помещаются в памяти.

    Стохастический градиентный спуск

    Это улучшенная версия пакетного градиентного спуска.Вместо вычисления градиентов по всему набору данных выполняется обновление параметра для каждого примера в наборе данных.

    Таким образом, формула теперь зависит также от значений ввода x и вывода y .

    Формула для обновления весов в SGD

    Проблема SGD заключается в том, что обновления происходят часто и с высокой дисперсией, поэтому целевая функция сильно колеблется во время обучения.

    Эта флуктуация может быть преимуществом в отношении пакетного градиентного спуска, поскольку она позволяет функции перейти к лучшим локальным минимумам, но в то же время она может представлять недостаток в отношении сходимости в определенных локальных минимумах.

    Решение этой проблемы заключается в медленном уменьшении значения скорости обучения, чтобы делать обновления все меньше и меньше, избегая сильных колебаний.

    Мини-пакетный градиентный спуск

    Интуиция, стоящая за этим алгоритмом, заключается в использовании преимуществ обоих методов градиентного спуска, которые мы видели до сих пор.

    Он в основном вычисляет градиенты для небольших пакетов данных, чтобы уменьшить дисперсию обновлений.

    Формула для обновления весов при мини-градиентном спуске
    • Мини-градиентный спуск — лучший выбор среди трех в большинстве случаев.
    • Проблема настройки скорости обучения: все они подлежат выбору хорошей скорости обучения. К сожалению, этот выбор не так прост.
    • Не подходит для разреженных данных: нет механизма для подтверждения редко встречающихся признаков. Все параметры обновляются одинаково.
    • Высокая вероятность застревания в субоптимальных локальных минимумах .

    Это семейство оптимизаторов было введено для решения проблем алгоритмов градиентного спуска.Их наиболее важной особенностью является то, что они не требуют настройки значения скорости обучения. На самом деле некоторые библиотеки — например, Keras — по-прежнему позволяют вам вручную настроить его для более продвинутых испытаний.

    Adagrad

    Он адаптирует скорость обучения к параметрам, выполняя небольшие обновления для часто встречающихся функций и большие обновления для самых редких.

    Таким образом, сеть может собирать информацию, относящуюся к нечастым признакам, помещая их в доказательства и придавая им правильный вес.

    Проблема Адаграда в том, что он подстраивает скорость обучения для каждого параметра в соответствии со всеми прошлыми градиентами. Таким образом, возможность иметь очень низкую скорость обучения после большого количества шагов — в результате накопления всех прошлых градиентов — актуальна.

    Если скорость обучения слишком мала, мы просто не можем обновлять веса, и в результате сеть больше не обучается.

    Adadelta

    Он улучшает предыдущий алгоритм, вводя окно истории, которое устанавливает фиксированное количество прошлых градиентов, которые необходимо учитывать во время обучения.

    Таким образом, у нас нет проблемы исчезающей скорости обучения.

    RMSprop

    Очень похож на Adadelta. Единственная разница заключается в том, как они управляют прошлыми градиентами.

    Адам

    Это добавляет к преимуществам Adadelta и RMSprop хранение экспоненциально затухающих средних значений прошлых градиентов, подобных импульсу.

    • Адам лучший среди адаптивных оптимизаторов в большинстве случаев.
    • Подходит для разреженных данных : скорость адаптивного обучения идеально подходит для наборов данных этого типа.
    • Есть не нужно ориентироваться на скорость обучения значение

    Адам вообще лучший выбор. Во всяком случае, во многих недавних работах утверждается, что SGD может привести к лучшим результатам в сочетании с хорошим графиком отжига скорости обучения, который направлен на управление его значением во время обучения.

    Я предлагаю сначала попробовать Адама в любом случае , потому что это с большей вероятностью даст хорошие результаты без расширенной тонкой настройки.

    Затем, если Адам добьется хороших результатов, было бы неплохо включить SGD, чтобы посмотреть, что произойдет.

    Какой оптимизатор следует использовать для моего проекта машинного обучения?

    В этой статье представлен обзор популярных оптимизаторов, используемых в компьютерном зрении, обработке естественного языка и машинном обучении в целом. Кроме того, вы найдете рекомендации, основанные на трех вопросах, которые помогут вам выбрать правильный оптимизатор для вашего следующего проекта машинного обучения.

    TL;DR:
    1) Найдите соответствующую исследовательскую работу и начните с использования того же оптимизатора.
    2) Обратитесь к таблице 1 и сравните свойства вашего набора данных с сильными и слабыми сторонами различных оптимизаторов.
    3) Адаптируйте свой выбор к имеющимся ресурсам.

    Введение

    Выбор хорошего оптимизатора для проекта машинного обучения может оказаться сложной задачей. Популярные библиотеки глубокого обучения, такие как PyTorch или TensorFLow, предлагают широкий выбор различных оптимизаторов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами. Однако выбор неправильного оптимизатора может оказать существенное негативное влияние на производительность вашей модели машинного обучения [1][2].Это делает оптимизаторы критически важным выбором в процессе создания, тестирования и развертывания вашей модели машинного обучения.

    Рисунок взят из [2]. Он показывает, как производительность модели может сильно различаться в зависимости от оптимизатора.

    Проблема с выбором оптимизатора заключается в том, что из-за теоремы о бесплатном обеде не существует единого оптимизатора, который бы управлял ими всеми; на самом деле производительность оптимизатора сильно зависит от настроек. Итак, главный вопрос, который возникает:

    Какой оптимизатор лучше всего соответствует характеристикам моего проекта?

    Следующая статья задумана как руководство к ответу на поставленный выше вопрос.Он состоит из двух основных параграфов: В первой части я представлю вам краткое введение в наиболее часто используемые оптимизаторы. Во второй части я предоставлю вам трехэтапный план выбора лучшего оптимизатора для вашего проекта.

    Часто используемые оптимизаторы

    Почти все популярные оптимизаторы в области глубокого обучения основаны на градиентном спуске. Это означает, что они неоднократно оценивают наклон заданной функции потерь L и перемещают параметры в противоположном направлении (следовательно, снижаясь к предполагаемому глобальному минимуму ).Наиболее простым примером такого оптимизатора, вероятно, является стохастический градиентный спуск (или SGD), который используется с 1950-х годов [3]. В 2010-х годах использование адаптивных градиентных методов, таких как AdaGrad или Adam [4][1], становится все более популярным. Однако последние тенденции показывают, что часть исследовательского сообщества возвращается к использованию SGD вместо методов адаптивного градиента, см., например, [2] и [5]. Кроме того, текущие проблемы в области глубокого обучения приводят к появлению новых вариантов SGD, таких как LARS или LAMB [6][7].Например, Google Research использует LARS для обучения мощной модели с самоконтролем в одной из своих последних статей [8].

    Нижеследующий раздел представляет собой введение в самые популярные оптимизаторы. Перейдите к разделу Как правильно выбрать оптимизатор , если вы уже знакомы с концепциями.

    Будем использовать следующие обозначения: Обозначим через w параметры и через g градиенты модели. Кроме того, пусть α будет глобальной скоростью обучения каждого оптимизатора, а t — временным шагом.

    Стохастический градиентный спуск (SGD) [9]

    Правило обновления для стохастического градиентного спуска (SGD) [9].

    В SGD оптимизатор оценивает направление наискорейшего спуска на основе мини-пакета и делает шаг в этом направлении. Поскольку размер шага фиксирован, SGD может быстро застрять на плато или в локальных минимумах.

    SGD с Momentum [10]

    Правило обновления для SGD с Momentum (PyTorch, 20.07.2020).

    Где β < 1. С импульсом SGD ускоряется в направлениях постоянного спуска (поэтому его также называют «методом тяжелого мяча»).Это ускорение помогает модели избегать плато и делает ее менее подверженной застреванию в локальных минимумах.

    АдаГрад (2011, [4])

    Правило обновления для АдаГрад [4].

    AdaGrad — один из первых успешных методов, использующих адаптивные скорости обучения (отсюда и название). AdaGrad масштабирует скорость обучения для каждого параметра на основе квадратного корня обратного значения суммы квадратов градиентов. Эта процедура масштабирует разреженные направления градиента вверх, что, в свою очередь, позволяет делать большие шаги в этих направлениях.Следствие: AdaGrad может быстрее сходиться в сценариях с разреженными функциями.

    RMSprop (2012, [11])

    Правило обновления для RMSprop [11].

    RMSprop — это неопубликованный оптимизатор, который чрезмерно использовался в последние годы. Идея аналогична AdaGrad, но изменение масштаба градиента менее агрессивно: сумма квадратов градиентов заменяется скользящим средним значением квадратов градиентов. RMSprop часто используется с импульсом и может рассматриваться как адаптация Rprop к настройке мини-пакетов.

    Адам (2014, [1])

    Правило обновления для Адама [1].

    Адам объединяет методы AdaGrad, RMSprop и импульса в один. Направление шага определяется скользящим средним значением градиентов, а размер шага приблизительно ограничен сверху глобальным размером шага. Кроме того, каждое измерение градиента масштабируется аналогично RMSprop. Одно ключевое различие между Adam и RMSprop (или AdaGrad) заключается в том, что оценки моментов m и v скорректированы на их смещение к нулю.Адам хорошо известен тем, что достиг хорошей производительности с небольшой настройкой гиперпараметров.

    AdamW (2017, [17])

    Правило обновления для AdamW [17].

    Лощилов и Хаттер [17] определили неэквивалентность регуляризации L2 и снижения веса в методах адаптивного градиента и выдвинули гипотезу, что эта неэквивалентность ограничивает производительность Адамса. Затем они предложили отделить уменьшение веса от скорости обучения. Эмпирические результаты показывают, что AdamW может иметь лучшую производительность обобщения, чем Adam (сокращая разрыв до SGD с импульсом), и что область оптимальных гиперпараметров шире для AdamW.

    LARS (2017, [6])

    Правило обновления для LARS [6].

    LARS — это расширение SGD с импульсом, которое адаптирует скорость обучения для каждого слоя. Недавно он привлек внимание научного сообщества. Причина в том, что в связи с неуклонно растущим объемом доступных данных приобрело популярность распределенное обучение моделей машинного обучения. Следствием этого является то, что размеры партий начинают расти. Однако это приводит к нестабильности во время обучения. Ян и др. [6] утверждают, что эти нестабильности происходят из-за дисбаланса между нормой градиента и нормой веса для определенных слоев.Поэтому они придумали оптимизатор, который масштабирует скорость обучения для каждого слоя на основе параметра «доверия» η < 1 и обратной нормы градиента для этого слоя.

    Как выбрать правильный оптимизатор

    Как упоминалось выше, выбор правильного оптимизатора для вашей задачи машинного обучения может быть сложным. В частности, не существует универсального решения, и оптимизатор должен тщательно выбираться в зависимости от конкретной проблемы. В следующем разделе я предложу три вопроса, которые вы должны задать себе, прежде чем принять решение об использовании определенного оптимизатора.

    Каковы современные результаты по наборам данных и задачам, подобным вашим? Какие оптимизаторы использовались и почему?

    Если вы работаете с новыми методами машинного обучения, скорее всего, существует одна или несколько надежных статей, в которых рассматривается аналогичная проблема или обрабатываются аналогичные данные. Часто авторы документа проводят обширную перекрестную проверку и сообщают только о наиболее успешных конфигурациях. Попытайтесь понять причины их выбора оптимизатора.

    Пример: Допустим, вы хотите обучить генеративно-состязательную сеть (GAN) выполнять суперразрешение на наборе изображений. После некоторых исследований вы натыкаетесь на статью [12], в которой исследователи использовали оптимизатор Adam для решения точно такой же задачи. Уилсон и др. [2] утверждают, что обучение GAN не соответствует решению задач оптимизации и что Адам может хорошо подходить для таких сценариев. Следовательно, в данном случае Адам — хороший выбор для оптимизатора.

    Есть ли в вашем наборе данных характеристики, которые играют на руку некоторым оптимизаторам? Если да, то какие и как?

    В таблице 1 представлен обзор различных оптимизаторов с указанием их сильных и слабых сторон. Попробуйте найти оптимизатор, который соответствует характеристикам вашего набора данных, настройке обучения и цели проекта.

    Некоторые оптимизаторы чрезвычайно хорошо работают с данными с разреженными функциями [13], а другие могут работать лучше, когда модель применяется к ранее неизвестным данным [14].Некоторые оптимизаторы очень хорошо работают с большими размерами пакетов [6], в то время как другие будут сходиться к резким минимумам с плохим обобщением [15].

    Таблица 1: Обзор популярных оптимизаторов с указанием их сильных и слабых сторон. Память состояния столбца обозначает количество байтов, которое требуется оптимизатору — в дополнение к памяти, необходимой для градиента. Таким образом, n — это количество параметров модели машинного обучения. Например, SGD без импульса потребует памяти только для хранения градиента, но SGD с импульсом также должен хранить скользящее среднее градиентов.

    Пример: Для проекта на вашей текущей работе вы должны классифицировать письменные ответы пользователей на положительные и отрицательные отзывы. Вы планируете использовать набор слов в качестве входных данных для вашей модели машинного обучения. Поскольку эти функции могут быть очень редкими, вы решаете использовать метод адаптивного градиента. Но какой из них вы хотите использовать? Консультируясь с Таблица 1 , вы видите, что АдаГрад имеет наименьшее количество настраиваемых параметров методов адаптивного градиента.Учитывая ограниченность временных рамок вашего проекта, вы выбираете АдаГрад в качестве оптимизатора.

    Каковы ваши ресурсы для проекта?

    Ресурсы, доступные для проекта, также влияют на выбор оптимизатора. Вычислительные ограничения или ограничения памяти, а также временные рамки проекта могут сузить набор возможных вариантов. Снова взглянув на Table 1 , вы увидите различные требования к памяти и количество настраиваемых параметров для каждого оптимизатора.Эта информация может помочь вам оценить, могут ли необходимые ресурсы оптимизатора поддерживаться вашей установкой.

    Пример: В свободное время вы работаете над проектом, в котором хотите обучить модель с самоконтролем (например, SimCLR [16]) на наборе данных изображений на вашем домашнем компьютере. Для таких моделей, как SimCLR, производительность увеличивается с увеличением размера пакета. Поэтому вы хотите сохранить как можно больше памяти, чтобы вы могли проводить обучение большими партиями.В качестве оптимизатора вы выбираете простой стохастический градиентный спуск без импульса, потому что по сравнению с другими оптимизаторами он требует наименьшего объема дополнительной памяти для хранения состояния.

    Заключение

    Перепробовать все возможные оптимизаторы, чтобы найти лучший для проекта, не всегда возможно. В этом сообщении в блоге я представил обзор правил обновления, сильных и слабых сторон и требований самых популярных оптимизаторов.Кроме того, я перечислил три вопроса, которые помогут вам принять обоснованное решение о том, какой оптимизатор использовать для вашего проекта машинного обучения.

    Эмпирическое правило : Если у вас есть ресурсы, чтобы найти хороший график скорости обучения, SGD с импульсом — хороший выбор. Если вам нужны быстрые результаты без чрезмерной гипернастройки, склоняйтесь к методам адаптивного градиента.

    Я надеюсь, что этот пост в блоге послужит полезным ориентиром и что я смогу помочь тому или другому сделать правильный выбор оптимизатора.

    Я открыт для обратной связи, дайте мне знать, если у вас есть предложения в комментариях!

    Филипп Вирт
    Инженер по машинному обучению в Lightly

    Список изменений:

    [1]: Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Оптимизация (2014), Метод для Stochastic. цитировать arxiv: 1412.6980Комментарий: опубликовано в качестве доклада на 3-й Международной конференции по представительствам в обучении, Сан-Диего, 2015 г..

    [2]: Уилсон, Ашиа С.и другие. «Предельная ценность адаптивных градиентных методов в машинном обучении». ArXiv абс/1705.08292 (2017): н. стр.

    [3]: Роббинс, Герберт; Монро, Саттон. Метод стохастической аппроксимации. Анна. Мат. Статист. 22 (1951), вып. 3, 400–407. doi: 10.1214/aoms/1177729586. https://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177729586

    [4]: ​​Duchi, JC; Хазан, Э. и Сингер, Ю. (2011), «Адаптивные субградиентные методы для онлайн-обучения и стохастической оптимизации», J. Mach.Учиться. Рез. 12 , 2121–2159.

    [5]: Кескар, Нитиш Шириш и Ричард Сочер. «Улучшение производительности обобщения путем перехода от Адама к SGD». ArXiv абс/1712.07628 (2017): н. стр.

    [6]: Ю, Ян и др. (2017) «Большое пакетное обучение сверточных сетей». arXiv: Компьютерное зрение и распознавание образов (2017): н. стр.

    [7]: Ю, Ян и др. «Большая пакетная оптимизация для глубокого обучения: обучение BERT за 76 минут. arXiv: Learning (2020): н. стр.

    [8]: Гриль, Жан-Бастьен и др. «Загрузите свой собственный латентный: новый подход к самоконтролируемому обучению». ArXiv абс/2006.07733 (2020): н. стр.

    [9]: Бхарат, Б., Боркар, В.С. Алгоритмы стохастической аппроксимации: обзор и последние тенденции. Садхана 24, 425–452 (1999). https://doi.org/10.1007/BF02823149

    [10]: Дэвид Э. Румельхарт, Джеффри Э. Хинтон и Рональд Дж. Уильямс. 1988 год.Обучение представлениям путем обратного распространения ошибок. Нейрокомпьютинг: основы исследований. MIT Press, Кембридж, Массачусетс, США, 696–699.

    [11]: Тилеман, Т. и Хинтон, Г., 2012. Лекция 6.5-rmsprop: Разделите градиент на скользящее среднее его недавней величины. COURSERA: Нейронные сети для машинного обучения , 4 (2), стр. 26–31.

    [12]: C. Ledig et al ., «Фотореалистичное сверхвысокое разрешение одиночного изображения с использованием генеративно-состязательной сети», 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , Гонолулу, Гавайи, 2017, с.105–114, doi: 10.1109/CVPR.2017.19.

    [13]: Джон Дучи, Элад Хазан и Йорам Сингер. 2011. Методы адаптивного субградиента для онлайн-обучения и стохастической оптимизации. Дж. Мах. Учиться. Рез. 12, ноль (01.02.2011), 2121–2159.

    [14]: Мориц Хардт, Бенджамин Рехт и Йорам Сингер. 2016. Тренируйтесь быстрее, обобщайте лучше: устойчивость стохастического градиентного спуска. В материалах 33-й Международной конференции по машинному обучению — том 48 (ICML’16).JMLR.org, 1225–1234.

    [15]: Кескар, Нитиш Шириш и др. «О крупносерийном обучении для глубокого обучения: пробел в обобщении и острые минимумы». ArXiv абс/1609.04836 (2017): н. стр.

    [16]: Chen, Ting et al. «Простая основа для контрастного обучения визуальным представлениям». ArXiv абс/2002.05709 (2020): н. стр.

    [17]: Лощилов и Хаттер «Развязанная регуляризация распада веса» ArXiv abs/1711.05101 (2017)

    Нежное введение в алгоритм оптимизации Адама для глубокого обучения

    Последнее обновление: 13 января 2021 г.

    Выбор алгоритма оптимизации для вашей модели глубокого обучения может означать разницу между хорошими результатами в минутах, часах и днях.

    Алгоритм оптимизации Адама является расширением стохастического градиентного спуска, который недавно получил более широкое распространение в приложениях глубокого обучения в компьютерном зрении и обработке естественного языка.

    В этом посте вы познакомитесь с алгоритмом оптимизации Адама для использования в глубоком обучении.

    Прочитав этот пост, вы узнаете:

    • Что такое алгоритм Адама и некоторые преимущества использования этого метода для оптимизации ваших моделей.
    • Как работает алгоритм Адама и чем он отличается от родственных методов AdaGrad и RMSProp.
    • Способ настройки алгоритма Адама и часто используемые параметры конфигурации.

    Начните свой проект с моей новой книги Better Deep Learning, включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

    Начнем.

    Что такое алгоритм оптимизации Адама?

    Адам — это алгоритм оптимизации, который можно использовать вместо классической процедуры стохастического градиентного спуска для итеративного обновления весов сети на основе обучающих данных.

    Адам был представлен Дидериком Кингмой из OpenAI и Джимми Ба из Университета Торонто в их статье ICLR 2015 года (постер) под названием «Адам: метод стохастической оптимизации». Я буду свободно цитировать их статью в этом посте, если не указано иное.

    Алгоритм называется Адам. Это не аббревиатура и не пишется как «АДАМ».

    … имя Адам происходит от адаптивной оценки момента.

    Представляя алгоритм, авторы перечисляют привлекательные преимущества использования Адама в задачах невыпуклой оптимизации следующим образом:

    • Простота реализации.
    • Эффективен в вычислительном отношении.
    • Небольшие требования к памяти.
    • Инвариант к диагональному масштабированию градиентов.
    • Хорошо подходит для задач с большими объемами данных и/или параметров.
    • Подходит для нестационарных объективов.
    • Подходит для проблем с очень шумными/или редкими градиентами.
    • Гиперпараметры имеют интуитивную интерпретацию и обычно требуют небольшой настройки.

    Хотите лучших результатов с помощью глубокого обучения?

    Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

    Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

    Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

    Как работает Адам?

    Адам отличается от классического стохастического градиентного спуска.

    Стохастический градиентный спуск поддерживает единую скорость обучения (называемую альфа) для всех обновлений веса, и скорость обучения не меняется во время обучения.

    Скорость обучения поддерживается для каждого сетевого веса (параметра) и отдельно адаптируется по мере развития обучения.

    Метод вычисляет индивидуальные скорости адаптивного обучения для различных параметров на основе оценок первого и второго моментов градиентов.

    Авторы описывают Адама как сочетающего в себе преимущества двух других расширений стохастического градиентного спуска. Конкретно:

    • Адаптивный алгоритм градиента (AdaGrad), который поддерживает скорость обучения для каждого параметра, что повышает производительность при решении задач с разреженными градиентами (например, проблем с естественным языком и компьютерным зрением).
    • Root Mean Square Propagation (RMSProp), который также поддерживает скорость обучения для каждого параметра, адаптированную на основе среднего значения последних величин градиентов для веса (например, насколько быстро он меняется). Это означает, что алгоритм хорошо справляется с онлайновыми и нестационарными задачами (например, с шумом).

    Адам понимает преимущества как AdaGrad, так и RMSProp.

    Вместо адаптации скорости обучения параметра на основе среднего первого момента (среднего), как в RMSProp, Адам также использует среднее значение вторых моментов градиентов (нецентрированная дисперсия).

    В частности, алгоритм вычисляет экспоненциальное скользящее среднее градиента и квадрат градиента, а параметры beta1 и beta2 управляют скоростью затухания этих скользящих средних.

    Начальное значение скользящих средних и значения бета1 и бета2, близкие к 1,0 (рекомендуется), приводят к смещению оценок момента в сторону нуля. Это смещение преодолевается путем сначала вычисления смещенных оценок, а затем вычисления с поправкой на смещение.

    Этот документ вполне удобочитаем, и я рекомендую вам прочитать его, если вас интересуют конкретные детали реализации.

    Если вы хотите научиться программировать Адама с нуля на Python, см. руководство:

    Адам эффективен

    Адам — популярный алгоритм в области глубокого обучения, потому что он быстро дает хорошие результаты.

    Эмпирические результаты показывают, что Адам хорошо работает на практике и выгодно отличается от других методов стохастической оптимизации.

    В оригинальной статье Адам эмпирически продемонстрировал, что конвергенция соответствует ожиданиям теоретического анализа.Адам был применен к алгоритму логистической регрессии в наборах данных распознавания цифр MNIST и анализе настроений IMDB, алгоритму многослойного персептрона в наборе данных MNIST и сверточных нейронных сетях в наборе данных распознавания изображений CIFAR-10. Они заключают:

    Используя большие модели и наборы данных, мы демонстрируем, что Адам может эффективно решать практические задачи глубокого обучения.

    Сравнение Адама с другими алгоритмами оптимизации, обучающими многослойный персептрон
    Взято из Адама: метод стохастической оптимизации, 2015.

    Себастьян Рудер разработал всесторонний обзор современных алгоритмов оптимизации градиентного спуска под названием «Обзор алгоритмов оптимизации градиентного спуска», опубликованный сначала в виде сообщения в блоге, а затем в виде технического отчета в 2016 году.

    Статья представляет собой обзор современных методов. В его разделе под названием « Какой оптимизатор использовать? », он рекомендует использовать Adam.

    Насколько известно, RMSprop, Adadelta и Adam — очень похожие алгоритмы, которые хорошо работают в одинаковых условиях.[…] его коррекция смещения помогает Адаму немного превзойти RMSprop ближе к концу оптимизации, поскольку градиенты становятся более редкими. До сих пор Адам может быть лучшим выбором.

    В Стэнфордском курсе по глубокому обучению для компьютерного зрения под названием «CS231n: сверточные нейронные сети для визуального распознавания», разработанном Андреем Карпати и др., Алгоритм Адама снова предлагается в качестве метода оптимизации по умолчанию для приложений глубокого обучения.

    На практике Adam в настоящее время рекомендуется использовать в качестве алгоритма по умолчанию, и часто он работает немного лучше, чем RMSProp.Однако часто в качестве альтернативы стоит попробовать SGD+Nesterov Momentum.

    А позже заявил более прямо:

    Рекомендуется использовать два обновления: SGD+Nesterov Momentum или Adam.

    Адам адаптируется для тестов в документах по глубокому обучению.

    Например, он использовался в статье «Покажи, посети и расскажи: генерация нейронных подписей к изображениям с визуальным вниманием» о внимании к подписям к изображениям и «РИСУЙ: рекуррентная нейронная сеть для генерации изображений» о генерации изображений.

    Знаете ли вы другие примеры Адама? Дай мне знать в комментариях.

    Параметры конфигурации Адама

    • альфа . Также называется скоростью обучения или размером шага. Доля обновления весов (например, 0,001). Большие значения (например, 0,3) приводят к более быстрому начальному обучению до обновления скорости. Меньшие значения (например, 1.0E-5) замедляют обучение прямо во время обучения
    • бета1 . Экспоненциальная скорость затухания для оценок первого момента (т.грамм. 0,9).
    • бета2 . Скорость экспоненциального затухания для оценок второго момента (например, 0,999). Это значение должно быть близко к 1,0 для задач с разреженным градиентом (например, NLP и проблемы с компьютерным зрением).
    • эпсилон . Это очень маленькое число, чтобы предотвратить любое деление на ноль в реализации (например, 10E-8).

    Кроме того, с Адамом можно использовать уменьшение скорости обучения. В документе используется скорость затухания alpha = alpha/sqrt(t), обновляемая для каждой эпохи (t) для демонстрации логистической регрессии.

    В статье Адама предлагается:

    Хорошие настройки по умолчанию для протестированных задач машинного обучения: альфа=0,001, бета1=0,9, бета2=0,999 и эпсилон=10−8

    Документация TensorFlow предлагает некоторую настройку эпсилон:

    Значение по умолчанию 1e-8 для эпсилон в целом может быть не очень хорошим значением по умолчанию. Например, при обучении начальной сети в ImageNet в настоящее время хорошим выбором является 1,0 или 0,1.

    Мы видим, что популярные библиотеки глубокого обучения обычно используют параметры по умолчанию, рекомендованные в документе.

    • TensorFlow: скорость обучения = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-08.
      Керас: lr=0,001, бета_1=0,9, бета_2=0,999, эпсилон=1e-08, распад=0,0.
    • Блоки: скорость обучения = 0,002, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-08, коэффициент распада = 1.
    • Лазанья: Learning_rate = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-08
    • Caffe: learning_rate=0,001, beta1=0,9, beta2=0,999, epsilon=1e-08
    • MxNet: скорость обучения = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-8
    • Факел: скорость_обучения=0.001, бета1=0,9, бета2=0,999, эпсилон=1e-8

    Знаете ли вы другие стандартные конфигурации для Адама? Дай мне знать в комментариях.

    Дополнительное чтение

    В этом разделе перечислены ресурсы, чтобы узнать больше об алгоритме оптимизации Адама.

    Знаете ли вы другие хорошие ресурсы по Адаму? Дай мне знать в комментариях.

    Резюме

    В этом посте вы узнали об алгоритме оптимизации Адама для глубокого обучения.

    В частности, вы узнали:

    • Adam — алгоритм оптимизации, заменяющий стохастический градиентный спуск для обучения моделей глубокого обучения.
    • Адам сочетает в себе лучшие свойства алгоритмов AdaGrad и RMSProp, чтобы предоставить алгоритм оптимизации, который может обрабатывать разреженные градиенты в задачах с шумом.
    • Адам относительно легко настраивается, поскольку параметры конфигурации по умолчанию хорошо подходят для решения большинства проблем.

    Есть вопросы?
    Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

    Разработайте лучшие модели глубокого обучения уже сегодня!

    Тренируйтесь быстрее, уменьшайте перерасход и собирайте комплекты

    …. всего несколькими строками кода Python

    Узнайте, как в моей новой электронной книге:
    Better Deep Learning

    Он содержит учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
    снижение веса , нормализация партии , отсев , укладка моделей и многое другое …

    Внедрите глубокое обучение в свои проекты!

    Пропустить учебу. Просто Результаты.

    Посмотреть, что внутри

    torch.optim — PyTorch 1.11.0 документация

    torch.optim — пакет, реализующий различные алгоритмы оптимизации. Наиболее часто используемые методы уже поддерживаются, а интерфейс является общим. достаточно, так что более сложные могут быть также легко интегрированы в будущее.

    Как пользоваться оптимизатором¶

    Чтобы использовать torch.optim , вы должны создать объект оптимизатора, который будет содержать текущее состояние и обновит параметры на основе вычисленных градиентов.

    Создание¶

    Чтобы построить Оптимизатор , вы должны дать ему итерацию, содержащую параметры (все должны быть Variable s) для оптимизации. Затем, вы можете указать параметры оптимизатора, такие как скорость обучения, снижение веса и т. д.

    Примечание

    Если вам нужно переместить модель в GPU через .cuda() , сделайте это до создание оптимизаторов для него. Параметры модели после .cuda() будут быть разными объектами с теми, что были до вызова.

    В общем, вы должны убедиться, что оптимизированные параметры живут в согласованные местоположения при создании и использовании оптимизаторов.

    Пример:

     оптимизатор = optim.SGD(model.parameters(), lr=0,01, импульс=0,9)
    оптимизатор = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001)
     

    Опции для каждого параметра¶

    Оптимизаторы также поддерживают указание опций для каждого параметра. Для этого вместо прохождения итерации Переменная с, передача итерации дикт с.Каждый из них будет определять отдельную группу параметров и должен содержать ключ params , содержащий список принадлежащих ему параметров. Другие ключи должны соответствовать аргументам ключевого слова, принятым оптимизаторами, и будут использоваться в качестве опций оптимизации для этой группы.

    Примечание

    Вы по-прежнему можете передавать параметры в качестве аргументов ключевого слова. Они будут использоваться как значения по умолчанию в группах, которые их не переопределяли. Это полезно, когда вы хотите изменить только один вариант, сохраняя при этом все остальные неизменными между группами параметров.

    Например, это очень полезно, когда нужно указать скорость обучения для каждого уровня:

     оптим.SGD([
                    {'параметры': model.base.parameters()},
                    {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
                ], lr=1e-2, импульс=0,9)
     

    Это означает, что параметры model.base будут использовать скорость обучения по умолчанию 1e-2 , параметры model.classifier будут использовать скорость обучения 1e-3 и импульс 0.9 будет использоваться для всех параметров.

    Шаг оптимизации¶

    Все оптимизаторы реализуют метод step() , который обновляет параметры. Его можно использовать двумя способами:

    оптимизатор.шаг()

    Это упрощенная версия, поддерживаемая большинством оптимизаторов. Функция может быть вызывается после вычисления градиентов с использованием, например. назад() .

    Пример:

     для ввода, цель в наборе данных:
        оптимизатор.нулевой_град()
        вывод = модель (ввод)
        потеря = потеря_fn (выход, цель)
        потеря.назад()
        оптимизатор.шаг()
     
    оптимизатор.шаг(закрытие)

    Некоторые алгоритмы оптимизации, такие как Conjugate Gradient и LBFGS, должны переоценивать функцию несколько раз, поэтому вам нужно передать замыкание, которое позволяет им пересчитать вашу модель. Закрытие должно очищать градиенты, вычислить убыток и вернуть его.

    Пример:

     для ввода, цель в наборе данных:
        закрытие защиты():
            оптимизатор.нулевой_град()
            вывод = модель (ввод)
            потеря = потеря_fn (выход, цель)
            потеря.назад()
            обратные потери
        оптимизатор.шаг(закрытие)
     

    Базовый класс¶

    класс факел.оптим. Оптимизатор ( параметры , значения по умолчанию )[источник]¶

    Базовый класс для всех оптимизаторов.

    Предупреждение

    Параметры должны быть указаны как коллекции с детерминированным порядок, который согласован между запусками.Примеры объектов, которые не удовлетворяют этим свойствам, являются множествами и итераторами по значениям словарей.

    Параметры
    • params ( iterable ) — итерация torch.Tensor s или дикт с. Указывает, какие тензоры следует оптимизировать.

    • defaults – (dict): словарь, содержащий значения оптимизации по умолчанию параметры (используются, когда группа параметров их не определяет).

    Алгоритмы¶

    Ададельта

    Реализует алгоритм Ададельта.

    Адаград

    Реализует алгоритм Адаграда.

    Адам

    Реализует алгоритм Адама.

    АдамВ

    Реализует алгоритм AdamW.

    Разреженный Адам

    Реализует ленивую версию алгоритма Адама, подходящую для разреженных тензоров.

    Адамакс

    Реализует алгоритм Адамакса (вариант Адамакса, основанный на норме бесконечности).

    АСГД

    Реализует усредненный стохастический градиентный спуск.

    ЛБФГС

    Реализует алгоритм L-BFGS, сильно вдохновленный minFunc.

    НАдам

    Реализует алгоритм NAdam.

    РАДАМ

    Реализует алгоритм RAdam.

    RMSprop

    Реализует алгоритм RMSprop.

    Рпроп

    Реализует устойчивый алгоритм обратного распространения.

    сингапурских долларов

    Реализует стохастический градиентный спуск (опционально с импульсом).

    Как настроить скорость обучения¶

    горелка.optim.lr_scheduler предоставляет несколько методов для настройки обучения скорость, основанная на количестве эпох. факел.optim.lr_scheduler.ReduceLRonPlateau позволяет снизить скорость динамического обучения на основе некоторых проверочных измерений.

    Планирование скорости обучения должно применяться после обновления оптимизатора; например, ты должен написать свой код так:

    Пример:

    Модель
     = [Параметр (torch.randn (2, 2, require_grad = True))]
    оптимизатор = SGD (модель, 0,1)
    планировщик = ExponentialLR(оптимизатор, гамма=0.9)
    
    для эпохи в диапазоне (20):
        для ввода цель в наборе данных:
            оптимизатор.zero_grad()
            вывод = модель (ввод)
            потеря = потеря_fn (выход, цель)
            потеря.назад()
            оптимизатор.шаг()
        планировщик.шаг()
     

    Большинство планировщиков скорости обучения можно вызывать последовательно (также называемых цепочки планировщиков). В результате каждый планировщик применяется один после другой по скорости обучения, полученной предыдущим.

    Пример:

     модель = [Параметр(факел.randn(2, 2, require_grad=True))]
    оптимизатор = SGD (модель, 0,1)
    scheduler1 = ExponentialLR (оптимизатор, гамма = 0,9)
    scheduler2 = MultiStepLR (оптимизатор, вехи = [30,80], гамма = 0,1)
    
    для эпохи в диапазоне (20):
        для ввода цель в наборе данных:
            оптимизатор.zero_grad()
            вывод = модель (ввод)
            потеря = потеря_fn (выход, цель)
            потеря.назад()
            оптимизатор.шаг()
        планировщик1.шаг()
        планировщик2.шаг()
     

    Во многих местах документации мы будем использовать следующий шаблон для ссылки на планировщики. алгоритмы.

     >>> планировщик = ...
    >>> для эпохи в диапазоне (100):
    >>> поезд(...)
    >>> подтвердить(...)
    >>> планировщик.шаг()
     

    Предупреждение

    До PyTorch 1.1.0 планировщик скорости обучения должен был вызываться до обновление оптимизатора; Версия 1.1.0 изменила это поведение, нарушив BC. Если вы используете планировщик скорости обучения (вызов scheduler.step() ) перед обновлением оптимизатора (звонок оптимизатору .step() ), это пропустит первое значение расписания скорости обучения. Если вы не можете воспроизвести результаты после обновления до PyTorch 1.1.0, проверьте если вы вызываете scheduler.step() в неподходящее время.

    lr_scheduler.LambdaLR

    Устанавливает скорость обучения каждой группы параметров на начальное значение lr, умноженное на заданную функцию.

    lr_scheduler.MultiplicativeLR

    Умножьте скорость обучения каждой группы параметров на коэффициент, указанный в указанной функции.

    lr_scheduler.StepLR

    Уменьшает скорость обучения каждой группы параметров по гамме каждые эпохи step_size.

    lr_scheduler.MultiStepLR

    Уменьшает скорость обучения каждой группы параметров по гамме, когда число эпох достигает одного из этапов.

    lr_scheduler.ConstantLR

    Уменьшает скорость обучения каждой группы параметров на небольшой постоянный коэффициент до тех пор, пока количество эпох не достигнет предопределенной вехи: total_iters.

    lr_scheduler.LinearLR

    Уменьшает скорость обучения каждой группы параметров путем линейного изменения небольшого множителя до тех пор, пока количество эпох не достигнет предопределенной вехи: total_iters.

    lr_scheduler.ExponentialLR

    Уменьшает скорость обучения каждой группы параметров по гамме каждую эпоху.

    lr_scheduler.Косинусный отжигLR

    Установите скорость обучения для каждой группы параметров с помощью графика косинусного отжига, где ηmax\eta_{max}ηmax​ устанавливается равным начальному lr, ​​а TcurT_{cur}Tcur​ – это количество эпох с момента последнего перезапуска в SGDR:

    lr_scheduler.ChainedScheduler

    Список цепочек планировщиков скорости обучения.

    lr_scheduler.SequentialLR

    Получает список планировщиков, которые должны вызываться последовательно в процессе оптимизации, и контрольные точки, которые обеспечивают точные интервалы, отражающие, какой планировщик должен вызываться в заданную эпоху.

    lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

    Уменьшить скорость обучения, когда метрика перестала улучшаться.

    lr_scheduler.CyclicLR

    Устанавливает скорость обучения для каждой группы параметров в соответствии с политикой циклической скорости обучения (CLR).

    lr_scheduler.OneCycleLR

    Устанавливает скорость обучения для каждой группы параметров в соответствии с политикой скорости обучения 1 цикл.

    lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

    Установите скорость обучения для каждой группы параметров с помощью графика косинусного отжига, где ηmax\eta_{max}ηmax​ устанавливается равным начальному lr, ​​TcurT_{cur}Tcur​ – это количество эпох с момента последнего перезапуска, а TiT_{ i}Ti​ — количество эпох между двумя теплыми перезапусками в SGDR:

    Стохастическое усреднение веса¶

    факел.оптим.swa_utils реализует усреднение стохастического веса (SWA). Особенно, класс torch.optim.swa_utils.AveragedModel реализует модели SWA, torch.optim.swa_utils.SWALR реализует планировщик скорости обучения SWA и torch.optim.swa_utils.update_bn() — это служебная функция, используемая для обновления пакета SWA. статистика нормализации в конце обучения.

    SWA был предложен в книге «Усреднение весов приводит к более широкой оптимальности и лучшему обобщению».

    Построение усредненных моделей¶

    Класс AveragedModel служит для вычисления весов модели SWA.Вы можете создать усредненная модель пробегом:

     >>> swa_model = Усредненная модель (модель)
     

    Здесь модель модель может быть произвольным объектом torch.nn.Module . swa_model будет отслеживать средние значения параметров модели . Чтобы обновить эти средние значения, вы можете использовать функцию update_parameters() :

     >>> swa_model.update_parameters(модель)
     

    Расписания скорости обучения SWA¶

    Обычно в SWA скорость обучения устанавливается на высокое постоянное значение. SWALR — это планировщик скорости обучения, который отжигает скорость обучения до фиксированного значения, а затем сохраняет ее постоянный. Например, следующий код создает планировщик, который линейно отжигает скорость обучения от начального значения до 0,05 за 5 эпох в каждой группе параметров:

     >>> swa_scheduler = torch.optim.swa_utils.SWALR(оптимизатор, \
    >>> anneal_strategy="linear", anneal_epochs=5, swa_lr=0,05)
     

    Вы также можете использовать косинусный отжиг до фиксированного значения вместо линейного отжига, установив anneal_strategy="cos" .

    Забота о нормализации пакетов¶

    update_bn() — это служебная функция, которая позволяет вычислить статистику пакетной нормы для модели SWA. на заданном загрузчике данных загрузчик в конце обучения:

     >>> torch.optim.swa_utils.update_bn(загрузчик, swa_model)
     

    update_bn() применяет swa_model к каждому элементу в загрузчике данных и вычисляет активацию статистика для каждого слоя нормализации партии в модели.

    Предупреждение

    update_bn() предполагает, что каждый пакет в загрузчике данных является либо тензором, либо списком тензоры, где первый элемент — это тензор, к которому должна применяться сеть swa_model . Если ваш загрузчик данных имеет другую структуру, вы можете обновить статистику пакетной нормализации swa_model , выполнив прямой проход с swa_model для каждого элемента набора данных.

    Пользовательские стратегии усреднения¶

    По умолчанию факел.optim.swa_utils.AveragedModel вычисляет скользящее равное среднее параметры, которые вы предоставляете, но вы также можете использовать пользовательские функции усреднения с Параметр avg_fn . В следующем примере ema_model вычисляет экспоненциальное скользящее среднее.

    Пример:

     >>> ema_avg = лямбда-усредненный_параметр_модели, параметр_модели, количество_усредненных:\
    >>> 0,1 * усредненный_параметр_модели + 0,9 * параметр_модели
    >>> ema_model = факел.optim.swa_utils.AveragedModel (модель, avg_fn = ema_avg)
     

    Собираем все вместе¶

    В приведенном ниже примере swa_model — это модель SWA, которая накапливает средние значения весов. Мы обучаем модель в общей сложности 300 эпох и переходим на график скорости обучения SWA. и начните собирать средние значения параметров SWA в эпоху 160:

     >>> загрузчик, оптимизатор, модель, loss_fn = ...
    >>> swa_model = torch.optim.swa_utils.AveragedModel(модель)
    >>> планировщик = факел.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(оптимизатор, T_max=300)
    >>> swa_start = 160
    >>> swa_scheduler = SWALR(оптимизатор, swa_lr=0,05)
    >>>
    >>> для эпохи в диапазоне (300):
    >>> для ввода цель в загрузчике:
    >>> оптимизатор.zero_grad()
    >>> loss_fn(модель(ввод), цель).назад()
    >>> оптимизатор.шаг()
    >>> если эпоха > swa_start:
    >>> swa_model.update_parameters(модель)
    >>> swa_scheduler.шаг()
    >>> иначе:
    >>> планировщик.шаг()
    >>>
    >>> # Обновить статистику bn для swa_model в конце
    >>> torch.optim.swa_utils.update_bn(загрузчик, swa_model)
    >>> # Используйте swa_model для прогнозирования тестовых данных
    >>> preds = swa_model(test_input)
     

    Uncle Carey’s Windows 10 Optimizer — d7xTech.com (ранее Foolish IT)

    Оптимизатор Windows 10 дяди Кэри был задуман Кэри Хольцман и разработан компанией d7xTech.com, чтобы облегчить жизнь при оптимизации Windows 10.

    Первоначально Кэри связался с нами, чтобы создать инструмент, адаптированный к его собственным спецификациям, для его собственного использования при сборке и ремонте ПК, и он подумал, что это будет отличный инструмент для его подписчиков, которые также проявили к нему интерес.

    Этот инструмент идеально подходит для:

      • Любой , кто хочет легко применить эти оптимизации к своим системам.
      • Специалисты по ПК , которые хотят применить одни и те же оптимизации ко всем ПК, на которых они работают.

    Общее использование

    Uncle Carey’s Windows 10 Optimizer — это портативное приложение, представляющее собой один файл .exe, для которого не требуется процедура установки и другие внешние зависимости.

    • Просто запустите файл .exe и выберите Применить нужные параметры.
    • Рекомендуются параметры, отмеченные по умолчанию. Есть два случая, когда опция не рекомендуется и не может быть отмечена по умолчанию:
      • Кэри снимет флажок с первого параметра « Отключить задержку приложения при запуске », если на ПК нет SSD в качестве основного диска ОС.
      • Мы также сняли бы флажки « Disable Standby/Sleep » и « Disable Hibernation » на ноутбуке.
    • При применении параметра в службе поиска Windows вы увидите множество ошибок , в которых отказано в доступе. ошибки кратковременно мигают на экране — это нормальное и ожидаемое поведение. . Ошибок относительно немного по сравнению с незамеченными успехами, и они связаны в основном с файлами Windows, которые не позволяют изменять их атрибуты или находятся в ограниченных местах, и в любом случае они не будут индексироваться.

    Использование сценариев

    Начиная с версии 1.2 , «Windows 10 Optimizer.exe дяди Кэри» имеет следующие аргументы командной строки, доступные для использования в сценариях, которые можно использовать вместе:

    • /Auto  –  Выполняет все оптимизации (для соответствующей версии ОС) с двумя исключениями:
      • Отключить задержку приложения при запуске выполняется только тогда, когда ожидается SSD; если TRIM включен, предполагается SSD.
      • Отключить ждущий/спящий режим и Отключить спящий режим выполняются только тогда, когда ожидается ноутбук; если присутствует батарея, предполагается, что это ноутбук, но это также может быть ИБП/резервный аккумулятор, подключенный через USB.)
    • /HighPerf   – включает высокопроизводительный план электропитания вместо сбалансированного плана электропитания.
    • /HighPerfWithoutBattery      – включает высокопроизводительный план питания вместо сбалансированного плана питания, но только при отсутствии батареи (поэтому ноутбук все равно получит сбалансированный план питания.)  В большинстве случаев рекомендуется вместо /HighPerf.

    Пример: «Windows 10 Optimizer.exe дяди Кэри» /Auto /HighPerfWithoutBattery

    Никаких побочных эффектов не возникнет, если вы захотите переименовать «Uncle Carey's Windows 10 Optimizer.exe» во что-нибудь, с чем проще работать в командной строке, например, «uc.exe».

    Совместимость

    Оптимизатор Windows 10 дяди Кэри разработан и протестирован только для Windows 10.   Большинство функций будут работать в более ранних версиях Windows, но это не гарантируется.

     

    Получите оптимизатор Windows 10 дяди Кэри

    При покупке Uncle Carey's Windows 10 Optimizer вы также получите все необходимые обновления для приложения.

    Вдохновленный Carey Holzman , это тот же инструмент, который Кэри использует на своих компьютерах, а также на тех, которые он собирает или ремонтирует.

     

    Хотите больше инструментов, которыми пользовался дядя Кэри?

    Windows 10 NetFix дяди Кэри был задуман Кэри Хольцман и разработан компанией d7xTech.com, чтобы облегчить жизнь при настройке общего доступа к файлам и связи между сетевыми устройствами в Windows 10.

    Уведомление о наборе микросхем AMD Uncle Carey's было задумано Carey Holzman и разработано d7xTech.com, чтобы уведомлять вас, когда AMD выпускает новые драйверы набора микросхем для вашей системы, и делать установку быстрой и легкой.

    Заинтересованы в защите от вредоносных программ?

    CryptoPrevent Anti-Malware  – это надежное антивирусное/антивредоносное программное обеспечение, которое заполняет огромный пробел, существующий в традиционных решениях безопасности, и обеспечивает защиту от растущего множества новых и появляющихся программ-вымогателей и других вредоносных программных угроз.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.