torch.optim.Adamax.step() のサンプルコード

PyTorch の Optimization における torch.optim.Adamax.step() の詳細解説

概要

torch.optim.Adamax.step() は、Adamax アルゴリズムに基づいてモデルのパラメータを更新する関数です。この関数は、以下の式に基づいてパラメータを更新します。

θ_t+1 = θ_t - α_t * m_t / (√v_t + ε)

• θ_t：現在のモデルパラメータ
• θ_t+1：更新後のモデルパラメータ
• α_t：学習率
• m_t：過去の勾配の指数移動平均
• ε：発散防止のための小さな定数

主な特徴

• Adam と RMSProp の利点を組み合わせたアルゴリズム
• 学習率の自動調整
• パラメータ更新時のスケーリングに指数移動平均を用いる
• 勾配の大きさに影響を受けにくい

使用例

import torch
import torch.optim as optim

# モデルと損失関数を定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# Optimizer を定義
optimizer = optim.Adamax(model.parameters(), lr=0.01)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # 入力と正解ラベル
    inputs, labels = ...

    # 予測
    outputs = model(inputs)

    # 損失計算
    loss = loss_fn(outputs, labels)

    # 勾配の計算
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # パラメータの更新
    optimizer.step()

コード解説

• optim.Adamax(model.parameters(), lr=0.01)：Adamax optimizer を定義
  • model.parameters(): モデルのパラメータを取得
  • lr=0.01: 学習率を 0.01 に設定
• optimizer.zero_grad(): 勾配を初期化
• loss.backward(): 損失関数の勾配を計算
• optimizer.step(): パラメータを更新

学習率の調整

Adamax は学習率を自動的に調整しますが、必要に応じて学習率を手動で調整することもできます。学習率を調整するには、optimizer.param_groups[0]['lr'] の値を変更します。

# 学習率を 0.005 に変更
optimizer.param_groups[0]['lr'] = 0.005

• Adamax は、Adam と同様に、比較的高い学習率を使用することができます。
• Adamax は、勾配の大きさに影響を受けにくいため、スパースなデータセットに対して有効です。
• Adamax は、深いニューラルネットワークの学習に有効です。

PyTorch の Optimization における torch.optim.Adamax.step() のサンプルコード

MNIST データセットによる画像分類

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.optim import Adamax

# MNIST データセットの読み込み
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)

# データセットの変換
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# モデルの定義
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# モデルの生成
model = Net()

# Optimizer の定義
optimizer = Adamax(model.parameters(), lr=0.01)

# 損失関数の定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 学習ループ
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # データを GPU に転送
        data, target = data.cuda(), target.cuda()

        # 予測
        output = model(data)

        # 損失計算
        loss = criterion(output, target)

        # 勾配の計算
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

        # ログ出力
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

# テスト
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        data, target = data.cuda(), target.cuda()
        output = model(data)
        test_loss += criterion(output, target).item()
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {:.2f}%\n'.format(
    test_loss / len(test_loader),
    100. * correct / len(test_loader.dataset)))

CIFAR-10 データセットによる画像分類

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.optim import Adamax

# CIFAR-10 データセットの読み込み
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)

# データセットの変換
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch

PyTorch の Optimization における torch.optim.Adamax.step() のその他の方法

学習率スケジューラ

例えば、torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR を使用して、エポックごとに学習率を指数関数的に減衰させることができます。

# 学習率スケジューラの定義
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)

# 学習ループ
for epoch in range(10):
    # ...

    # 学習率の更新
    scheduler.step()

手動による学習率調整

学習率スケジューラを使用せずに、学習率を手動で調整することもできます。

# 学習率の調整
for epoch in range(10):
    # ...

    # 学習率の調整
    if epoch % 5 == 0:
        for param_group in optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] *= 0.9

その他の最適化アルゴリズム

Adamax 以外にも、Adam、SGD、RMSProp などのさまざまな最適化アルゴリズムがあります。それぞれのアルゴリズムには長所と短所があり、データセットやモデルによって最適なアルゴリズムは異なります。

PyTorch には、さまざまな最適化アルゴリズムが実装されています。詳細は、PyTorch の Optimization チュートリアル: URL PyTorch Optimization チュートリアル を参照してください。

転移学習は、事前学習済みのモデルを利用して、新しいタスクの学習を効率的に行う手法です。

PyTorch には、torchvision: URL torchvision モジュールに、ImageNet データセットで事前学習済みのモデルがいくつか実装されています。

転移学習を使用することで、学習時間を短縮し、精度を向上させることができます。

データ拡張は、データセットの人工的に増やす手法です。データ拡張を使用することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。

PyTorch には、torchvision: URL torchvision モジュールに、画像データの拡張に使えるいくつかの変換が実装されています。

データ拡張を使用することで、モデルがさまざまなデータに対して