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