学習率スケジューリング

PyTorch Optimization: torch.optim.Adagrad.register_step_pre_hook() 解説

ステップ前処理フック は、オプティマイザーの各ステップ (パラメータ更新前) に実行される関数です。

このフックを使用して、以下の様な処理を行うことができます。

• 学習率の調整
• パラメータのクリップ
• 勾配の正規化

torch.optim.Adagrad.register_step_pre_hook() の使い方

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    # ここに処理を記述

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

引数

• optimizer: Adagrad オプティマイザー
• closure: ステップ実行時に呼び出される関数

closure について

closure は、オプティマイザーによって呼び出される関数です。

この関数内で、モデルの損失計算とバックプロパゲーションを実行する必要があります。

例：学習率スケジューリング

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    lr = 0.1 * (1.0 - optimizer.step_num / optimizer.max_steps)
    for group in optimizer.param_groups:
        group['lr'] = lr

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

上記の例では、学習率をステップ数に応じて減衰させています。

torch.optim.Adagrad.register_step_pre_hook() は、オプティマイザーの各ステップ前に処理を実行するための便利な機能です。

学習率調整、パラメータクリップ、勾配正規化など、様々な用途に活用できます。

PyTorch Optimization: torch.optim.Adagrad.register_step_pre_hook() サンプルコード

学習率スケジューリング

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    lr = 0.1 * (1.0 - optimizer.step_num / optimizer.max_steps)
    for group in optimizer.param_groups:
        group['lr'] = lr

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

Cosine Annealing

from math import pi

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    lr = 0.5 * (1.0 + math.cos(pi * optimizer.step_num / optimizer.max_steps))
    for group in optimizer.param_groups:
        group['lr'] = lr

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

パラメータクリップ

勾配クリップ

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    for group in optimizer.param_groups:
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(group['params'], 1.0)

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

パラメータ値クリップ

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    for group in optimizer.param_groups:
        for param in group['params']:
            param.data.clamp_(-1.0, 1.0)

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

勾配正規化

L2 正規化

def my_pre_hook(optimizer, closure):
    for group in optimizer.param_groups:
        torch.nn.utils.normalize_grads_(group['params'], norm_type=2)

optimizer.register_step_pre_hook(my_pre_hook)

その他の正規化方法

• L1 正規化
• Elastic Weight Consolidation (EWC)
• Spectral Normalization

上記はあくまでサンプルコードであり、必要に応じてコードを修正する必要があります。

• 上記のサンプルコードは、PyTorch 1.13.1 で動作確認済みです。
• より複雑な処理を行う場合は、closure 関数内で処理を行うことができます。
• 詳細については、PyTorch の公式ドキュメントを参照してください。

PyTorch Optimization: torch.optim.Adagrad のその他の方法

コンストラクタ引数

Adagrad オプティマイザーのコンストラクタには、以下の引数を渡すことができます。

• lr: 学習率
• lr_decay: 学習率減衰率
• weight_decay: 重み減衰係数
• eps: epsilon 値
• initial_accumulator_value: 初期累積値

例

optimizer = torch.optim.Adagrad(params, lr=0.1, lr_decay=0.01, weight_decay=0.001)

オプティマイザー属性

以下の属性を使用して、オプティマイザーの動作を変更できます。

• param_groups: パラメータグループのリスト
• defaults: デフォルトのコンストラクタ引数の辞書

例

optimizer.param_groups[0]['lr'] = 0.05
optimizer.defaults['weight_decay'] = 0.0001

スケジューラー

学習率スケジューラーを使用して、学習率を動的に調整できます。

PyTorch には、以下のようなスケジューラーが用意されています。

• StepLR: ステップごとに学習率を減衰させる
• MultiStepLR: 指定されたステップで学習率を減衰させる
• ExponentialLR: 指数関数的に学習率を減衰させる
• CosineAnnealingLR: Cosine Annealing 方式で学習率を減衰させる

例

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    # ...
    scheduler.step()

その他のライブラリ

• Catalyst: 高度なオプティマイゼーション機能を提供するライブラリ
• Optuna: ハイパーパラメータチューニングのためのライブラリ

これらのライブラリを使用することで、より高度なオプティマイゼーションを行うことができます。

torch.optim.Adagrad オプティマイザーは、様々な方法でカスタマイズできます。

上記の情報を参考に、最適な設定を見つけてください。