常见深度学习优化器总结

Adam 是一种非常流行的优化器，因为它结合了动量和自适应学习率的优点，通常在大多数情况下表现良好。不过，如果你在使用 Adam 时遇到性能问题或希望进一步调优，以下是几种可以考虑的替代优化器：

1. AdamW (Adam with Weight Decay)

AdamW 是一种改进的 Adam，它通过显式的权重衰减来实现正则化，效果通常优于传统的 Adam 尤其在避免过拟合上。相比 Adam，它在处理大规模深度学习模型时表现更稳定。

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4)

2. SGD with Momentum

如果模型过拟合或者 Adam 导致不稳定收敛，可以考虑经典的随机梯度下降（SGD）优化器，特别是加上动量项的版本。SGD 通常比 Adam 更适合需要强正则化的任务，但学习率调节对其性能影响较大。

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

3. RAdam (Rectified Adam)

RAdam 是对 Adam 的一种改进，旨在缓解早期优化过程中学习率不稳定的问题。它能够自动调整学习率的暖启动过程，使模型在初期阶段更稳定。

optimizer = torch.optim.RAdam(model.parameters(), lr=1e-3)

4. Lookahead with Adam or SGD

Lookahead 是一种增强现有优化器的方法，它可以与 Adam 或 SGD 配合使用。Lookahead 算法在内循环中优化权重，而在外循环中则通过慢速步长更新权重，通常可以带来更稳定的训练过程和更好的泛化性能。

base_optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
optimizer = Lookahead(base_optimizer, k=5, alpha=0.5)

Lookahead 是一种优化器的增强方法，它不是 PyTorch 自带的标准优化器，因此需要额外导入。在 PyTorch 中，你可以通过以下步骤导入 Lookahead：

1. 安装 Lookahead 库（如果尚未安装）：

   Lookahead 通常需要单独安装，可以通过 pip 安装：

   pip install lookahead
   

2. 导入 Lookahead 类：

   在你的 Python 脚本或者 Jupyter Notebook 中，导入 Lookahead 类：

   from lookahead import Lookahead
   

3. 使用 Lookahead 优化器：

   你可以将 Lookahead 应用在现有的基础优化器（如 Adam、SGD 等）上，例如：

   base_optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
   optimizer = Lookahead(base_optimizer, k=5, alpha=0.5)
   

   这里的 base_optimizer 是你原始的优化器（例如 AdamW），而 Lookahead 则是对其进行增强的包装器，提供了额外的优化能力。

确保在使用之前已经安装了 lookahead 库，并按照以上步骤正确导入和使用。

5. RMSprop

RMSprop 是一种适合处理非平稳目标函数的优化器，它通过指数加权平均的方式平滑学习率，使得训练过程更加稳定。它在处理梯度震荡较大的问题时表现较好。

optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=1e-3)

总结

• AdamW 和 Lookahead 是非常值得尝试的选择，特别是在你希望获得更好的泛化能力时。
• SGD with Momentum 适合在需要更强正则化的场景下使用。
• RAdam 则在初期训练稳定性上有所提升。

在切换优化器的同时，你也可以尝试调整学习率和正则化系数等超参数，以进一步提升模型的性能。