经典论文复现(Adam)，基于MindSpore2.0

点击数：更新时间：2024-05-13 09:33:04

在本文中，我们将展示如何使用 MindSpore 2.0 构建自己的 Adam 优化器。Adam 是一种广泛使用的优化器，它结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点，通常在许多深度学习任务中表现良好。

Adam 是一种自适应学习率的优化算法，它结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点。Momentum 考虑了历史梯度以加速 SGD，在参数的梯度方向上累积了“动量”，从而加速学习。RMSProp 则是通过调整学习率来加速学习，它会除以一个衰减的梯度平方的累积平方根，从而实现自适应的学习率。

Adam 在这两种技术的基础上进行了结合和改进。它使用了梯度的一阶矩估计（类似于 Momentum）和二阶矩估计（类似于 RMSProp）来计算每个参数的自适应学习率。同时，Adam 还引入了偏置修正机制来调整因初始化引起的估计偏差。

具体来说，Adam 的参数更新公式为：

[ $m_t=\\beta_1 m_{t-1}+ (1 - \\beta_1) g_t$ ][ $v_t=\\beta_2 v_{t-1}+ (1 - \\beta_2) g_t^2$ ][ $\\hat{m}_t=\\frac{m_t}{1 - \\beta_1^t}$ ][ $\\hat{v}t=\\frac{v_t}{1 - \\beta_2^t}$ ][ $\ heta{t+1}=\ heta_t - \\alpha \\frac{\\hat{m}_t}{\\sqrt{\\hat{v}_t}+ \\epsilon}$ ]

其中，$(m_t)$ 和 $(v_t)$ 是一阶和二阶矩的估计值，$(\\hat{m}_t)$ 和 (\\hat{v}_t) 是修正后的一阶和二阶矩，$(\\alpha)$ 是学习率，$(\\epsilon)$ 是防止除以零的小常数。

首先，你需要安装 MindSpore 2.0。你可以参考 MindSpore 官方安装指南来进行安装。

在 MindSpore 中，我们可以通过继承 nn.Optimizer 并实现 construct 方法来定义自己的优化器。在 construct 方法中，我们需要指定如何更新参数。

以下是一个简单的 Adam 优化器的实现:

```python import mindspore as ms from mindspore import nn, context, ops, Parameter, Tensor from mindspore.common.initializer import initializer class ADAM(nn.Optimizer):

def __init__(self, parameters, learning_rate, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-8):
    super(ADAM, self).__init__(learning_rate, parameters)
    self.beta1=beta1
    self.beta2=beta2
    self.eps=eps

    self.beta1_power=Parameter(initializer(1, (), ms.float32), name="beta1_power")
    self.beta2_power=Parameter(initializer(1, (), ms.float32), name="beta2_power")        
    # 初始化动量和学习率调度参数
    self.m=self._parameters.clone(prefix="m", init='zeros')
    self.v=self._parameters.clone(prefix="v", init='zeros')

def construct(self, grads):
    lr=self.get_lr()
    params=self.parameters # 待更新的权重参数
        
    self.beta1_power=self.beta1_power * self.beta1
    self.beta2_power=self.beta2_power * self.beta2
    beta1_correction=1.0 - self.beta1_power
    beta2_correction=1.0 - self.beta2_power

    # 更新动量和学习率调度参数
    ops.assign(self.m, (1 - self.beta1) * (self.m - grads))
    ops.assign(self.v, (1 - self.beta2) * (self.v - (grads * grads)))

    # 计算学习率调度
    lr=self.learning_rate * ops.sqrt(beta2_correction) / beta1_correction

    # 更新参数
    ops.assign(params, lr * self.m / (ops.sqrt(self.v) + self.eps))
    return params

在这篇文章中，首先介绍了 Adam 优化器的原理，然后展示了如何使用 MindSpore 2.0 构建自己的 Adam 优化器。希望这能帮助你更好地理解 Adam 优化器以及 MindSpore 的工作方式，并鼓励你尝试构建自己的优化器。