PyTorchの最適化におけるtorch.optim.ASGD.add_param_group()徹底解説

2024-04-02

PyTorchの最適化におけるtorch.optim.ASGD.add_param_group()

torch.optim.ASGD.add_param_group()は、PyTorchのASGDオプティマイザーに新しいパラメータグループを追加するための関数です。これは、学習率や重みの減衰などの異なるパラメータ設定を持つ複数のグループにモデルのパラメータを分割する場合に役立ちます。

詳細

torch.optim.ASGDは、平均勾配法 (SGD) とアダプティブ勾配法 (Adam) の利点を組み合わせたオプティマイザーです。SGDはシンプルで効率的ですが、局所最適解に陥りやすいという欠点があります。一方、Adamは局所最適解に陥りにくいですが、計算コストが高いという欠点があります。ASGDは、これらの欠点を克服するために、SGDとAdamのアイデアを組み合わせたものです。

ASGDオプティマイザーは、以下のパラメータを受け取ります。

params (list): 最適化するパラメータのリスト
lr (float): 学習率
lambd (float): 重みの減衰係数
alpha (float): Adamの指数移動平均係数
t0 (float): Adamの初期ステップ数
weight_decay (float): L2正則化係数
eps (float): Adamの分母の安定化のための小さな値

torch.optim.ASGD.add_param_group()は以下の引数を受け取ります。

param_group (dict): 追加するパラメータグループ

param_groupは以下のキーを持つ辞書である必要があります。

例

以下の例では、ASGDオプティマイザーに2つのパラメータグループを追加しています。

import torch
import torch.optim as optim

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# パラメータグループ1
param_group1 = {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01}

# パラメータグループ2
param_group2 = {'params': model.bias.parameters(), 'lr': 0.1}

# オプティマイザーの生成
optimizer = optim.ASGD(param_groups=[param_group1, param_group2])

# オプティマイザーの更新
optimizer.step()

この例では、model.parameters()はモデルのすべての重みを返します。model.bias.parameters()はモデルのバイアスのみを返します。

PyTorchの最適化におけるtorch.optim.ASGD.add_param_group()のサンプルコード

シンプルな例

import torch
import torch.optim as optim

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# パラメータグループ1
param_group1 = {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01}

# パラメータグループ2
param_group2 = {'params': model.bias.parameters(), 'lr': 0.1}

# オプティマイザーの生成
optimizer = optim.ASGD(param_groups=[param_group1, param_group2])

# オプティマイザーの更新
for epoch in range(10):
    # 訓練ループ
    ...

    # オプティマイザーの更新
    optimizer.step()

パラメータグループ1: モデルのすべての重み
パラメータグループ2: モデルのバイアス

学習率スケジューリング

import torch
import torch.optim as optim

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# パラメータグループ1
param_group1 = {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01}

# パラメータグループ2
param_group2 = {'params': model.bias.parameters(), 'lr': 0.1}

# オプティマイザーの生成
optimizer = optim.ASGD(param_groups=[param_group1, param_group2])

# 学習率スケジューラーの生成
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lambda epoch: 0.95**epoch)

# オプティマイザーの更新
for epoch in range(10):
    # 訓練ループ
    ...

    # 学習率スケジューラーの更新
    lr_scheduler.step()

    # オプティマイザーの更新
    optimizer.step()

この例では、LambdaLR学習率スケジューラーを使用して、エポックごとに学習率を0.95倍に減衰させています。

重みの減衰

import torch
import torch.optim as optim

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# パラメータグループ1
param_group1 = {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01, 'weight_decay': 0.001}

# パラメータグループ2
param_group2 = {'params': model.bias.parameters(), 'lr': 0.1, 'weight_decay': 0.0001}

# オプティマイザーの生成
optimizer = optim.ASGD(param_groups=[param_group1, param_group2])

# オプティマイザーの更新
for epoch in range(10):
    # 訓練ループ
    ...

    # オプティマイザーの更新
    optimizer.step()

この例では、weight_decayパラメータを使用して、L2正則化による重みの減衰を適用しています。

その他のパラメータ

torch.optim.ASGDオプティマイザーには、lambd、alpha、t0、epsなどのその他のパラメータがあります。これらのパラメータの詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

PyTorchの最適化におけるtorch.optim.ASGD.add_param_group()の代替方法

複数のオプティマイザーを使用する

異なるパラメータ設定を持つ複数のグループにモデルのパラメータを分割する最も簡単な方法は、複数のオプティマイザーを使用することです。例えば、以下のようにコードを書くことができます。

import torch
import torch.optim as optim

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# パラメータグループ1
param_group1 = {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01}

# パラメータグループ2
param_group2 = {'params': model.bias.parameters(), 'lr': 0.1}

# オプティマイザーの生成
optimizer1 = optim.SGD(param_group1)
optimizer2 = optim.SGD(param_group2)

# オプティマイザーの更新
for epoch in range(10):
    # 訓練ループ
    ...

    # オプティマイザーの更新
    optimizer1.step()
    optimizer2.step()

この方法の利点は、シンプルで分かりやすいことです。しかし、複数のオプティマイザーを使用する必要があるため、コードが冗長になることがあります。

Optimizer.param_groupsを使用する

Optimizerクラスにはparam_groups属性があります。この属性を使用して、異なるパラメータ設定を持つ複数のグループを定義することができます。例えば、以下のようにコードを書くことができます。

import torch
import torch.optim as optim

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# パラメータグループ1
param_group1 = {'params': model.parameters(), 'lr': 0.01}

# パラメータグループ2
param_group2 = {'params': model.bias.parameters(), 'lr': 0.1}

# オプティマイザーの生成
optimizer = optim.SGD(params=model.parameters())

# パラメータグループの設定
optimizer.param_groups = [param_group1, param_group2]

# オプティマイザーの更新
for epoch in range(10):
    # 訓練ループ
    ...

    # オプティマイザーの更新
    optimizer.step()

この方法の利点は、コードが簡潔になることです。しかし、param_groups属性は内部属性であるため、将来的に変更される可能性があります。

カスタムオプティマイザーを作成する

異なるパラメータ設定を持つ複数のグループをサポートするカスタムオプティマイザーを作成することもできます。これは、最も柔軟な方法ですが、最も複雑な方法でもあります。

torch.optim.ASGD.add_param_group()を使用して、異なるパラメータ設定を持つ複数のグループにモデルのパラメータを分割することができます。しかし、他の方法もいくつかあります。どの方法を選択するかは、コードのシンプルさ、柔軟性、将来性などを考慮する必要があります。

PyTorchの最適化におけるtorch.optim.ASGD.add_param_group()徹底解説