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。
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