利用神经网络寻找最优解 神经网络 最优解

机器之心编译

Adam 过山车

Adam 优化器之旅可以说是过山车（roller-coaster）式的。该优化器于 2014 年推出，本质上是一个出于直觉的简单想法：既然我们明确地知道某些参数需要移动得更快、更远，那么为什么每个参数还要遵循相同的学习率？因为最近梯度的平方告诉我们每一个权重可以得到多少信号，所以我们可以除以这个，以确保即使是最迟钝的权重也有机会发光。Adam 接受了这个想法，在过程中加入了标准方法，就这样产生了 Adam 优化器（稍加调整以避免早期批次出现偏差）！

首次发表之时，深度学习社区都为来自原论文的一些图表（如下图）兴奋不已：

Adam 和其他优化器的对比

训练速度提高 200%！「总体来看，我们发现 Adam 非常鲁棒，而且广泛适用于机器学习领域的各种非凸优化问题」论文结尾这样写道。那是三年前，深度学习的黄金时期。然而，事情并没有按照我们期望的方向发展。使用 Adam 训练模型的研究文章少之又少，新的研究开始明显地抑制了它的应用，并在几个实验中表明，SGD+momentum 可能比复杂的 Adam 表现更好。2018 fast.ai 课程开课之际，可怜的 Adam 被从早期课程中删除。

但是到了 2017 年末，Adam 似乎又重获新生。Ilya Loshchilov 和 Frank Hutter 在他们的论文《Fixing Weight Decay Regularization in Adam》中指出，每个库在 Adam 上实施的权重衰减似乎都是错误的，并提出了一种简单的方法（他们称之为 AdamW）来修复它。尽管结果略有不同，但他们确实给出了一些类似下图的令人鼓舞的图表：

Adam 和 AdamW 对比

我们希望人们恢复对 Adam 的热情，因为该优化器的一些早期结果似乎可以复现。但事与愿违。实际上，应用它的唯一一个深度学习框架就是使用 Sylvain 编码的 fastai。由于缺乏可用的广泛框架，日常实践者就只能固守又旧又不好用的 Adam。

但这不是唯一的问题。前面还有很多阻碍。两篇论文指出了 Adam 在收敛性证明方面的明显问题，尽管其中一篇提出了名为 AMSGrad 的修正（并在享有盛誉的 ICLR 大会上赢得了「最佳论文」奖）。但是，如果说我们从这种最戏剧化的生活（至少按照优化器的标准来说是戏剧化的）简史中学到了什么，那就是，没有什么是它表面看起来的样子。的确，博士生 Jeremy Bernstein 指出，所谓的收敛问题其实只是选择不当的超参数的迹象，也许 AMSGrad 也解决不了问题。另一名博士生 Filip Korzeniowski 展示了一些早期成果，似乎支持了 AMSGrad 这种令人沮丧的观点。

启动过山车

那么我们这些只希望快速训练精确模型的人该做些什么呢？我们选择用数百年来解决科学辩论的方式——科学实验——来解决这一争议！稍后将呈现所有细节，但首先让我们来看一下大致结果：

• 适当调参之后，Adam 真的可以用！我们在以下几个任务中得到了训练时间方面的最新结果：
• 在含有测试时间增加的仅仅 18 个 epoch 或 30 个 epoch 上训练 CIFAR10，直到其准确率超过 94%，如 DAWNBench 竞赛；
• 对 Resnet50 进行调参，直至其在斯坦福汽车数据集上的准确率达到 90%，只需训练 60 个 epoch（之前达到相同的准确率需要 600 个 epoch）；
• 从零开始训练一个 AWD LSTM or QRNN，历经 90 个 epoch（或在一个 GPU 上训练 1 个半小时），其困惑度在 Wikitext-2 上达到当前最优水平（之前的 LSTM 需要 750 个 epoch，QRNN 需要 500 个 epoch）。
• 这意味着我们已经看到使用 Adam 的超收敛！超收敛是训练学习率高的神经网络时出现的一种现象，它表示节省了一半训练过程。在 AdamW 之前，训练 CIFAR10 至 94 % 的准确率需要大约 100 个 epoch。
• 与之前的工作相比，我们发现只要调整得当，Adam 在我们尝试过的每一个 CNN 图像问题上都可以获得与 SGD+Momentum 一样好的准确率，而且几乎总是快一点。
• 关于 AMSGrad 是一个糟糕的「解决方案」的建议是正确的。我们一直发现，AMSGrad 在准确率（或其他相关指标）上没有获得比普通 Adam / AdamW 更高的增益。

当你听到人们说 Adam 的泛化性能不如 SGD+Momentum 时，你基本上总会发现他们为自己的模型所选择的超参数不咋地。通常 Adam 需要的正则化比 SGD 多，因此在从 SGD 转向 Adam 时，确保调整正则化超参数。

文章结构：

1. AdamW

1. 理解 AdamW
2. 实现 AdamW
3. AdamW 实验和 AdamW-ish

2. AMSGrad

1. 理解 AMSGrad
2. 实现 AMSGrad
3. AMSGrad 实验的结果

3. 完整结果图表

AdamW

理解 AdanW：权重衰减与 L2 正则化

L2 正则化是减少过拟合的经典方法，它会向损失函数添加由模型所有权重的平方和组成的惩罚项，并乘上特定的超参数以控制惩罚力度。以下本文所有的方程式都是用 Python、NumPy 和 PyTorch 风格的表达方式：

final_loss = loss + wd * all_weights.pow(2).sum() / 2
复制代码

其中 wd 为我们设置的超参数，用以控制惩罚力度。这也可以称为权重衰减，因为每一次运用原版 SGD 时，它都等价于使用如下方程式更新权重：

w = w - lr * w.grad - lr * wd * w
复制代码

其中 lr 表示学习率、w.grad 表示损失函数对 w 的导数，而后面的 wd * w 则表示惩罚项对 w 的求导结果。在这个等式中，我们会看到每一次更新都会减去一小部分权重，这也就是「衰减」的来源。

fast.ai 查看过的所有库都使用第一种形式。在实践中，几乎都是通过向梯度 wd*w 而实现算法，而不是真正地改变损失函数。因为我们并不希望增加额外的计算量来修正损失，尤其是还有其它简单方法的时候。

既然它们是同一种表达，那么我们为什么需要区分这两种概念呢？原因在于它们只对于原版 SGD 是等价的，而当我们添加动量或使用如 Adam 那样复杂的最优化方法，L2 正则化（第一个方程）和权重衰减（第二个方程）就会存在很大的不同。在本文其余的部分中，我们讨论权重衰减指的都是第二个方程式，而讨论 L2 正则化都是讨论第一个经典方式。

如下在带动量的 SGD 中，L2 正则化与权重衰减是不等价的。L2 正则化会将 wd*w 添加到梯度中，但现在权重并不是直接减去梯度。首先我们需要计算移动均值：

moving_avg = alpha * moving_avg + (1-alpha) * (w.grad + wd*w)
复制代码

然后权重才能通过减去乘上了学习率的移动均值而得到更新。所以 w 更新中涉及到的正则化为 lr* (1-alpha)*wd * w 加上已经在 moving_avg 中前面权重的组合。

因此，权重衰减的更新方式可以表示为：

moving_avg = alpha * moving_avg + (1-alpha) * w.grad 
w = w - lr * moving_avg - lr * wd * w
复制代码

我们可以观察到，从 w 中减去有关正则化的部分在两种方法中是不同的。当我们使用 Adam 优化器时，权重衰减的部分可能相差更大。因为 Adam 中的 L2 正则化需要添加 wd*w 到梯度中，并分别计算梯度及其平方的移动均值，然后再能更新权重。然而权重衰减方法只是简单地更新权重，并每次从权重中减去一点。

显然这是两种不同的方法，在进行了实验后，Ilya Loshchilov 和 Frank Hutter 建议我们应该在 Adam 算法中使用权重衰减方法，而不是像经典深度学习库中实现的 L2 正则化。

实现 AdamW

那么我们要如何才能实现 AdamW 算法呢？如果你们在使用 fastai 的库，那么在使用 fit 函数时添加参数 use_wd_sched=True 就能简单地实现：

learn.fit(lr, 1, wds=1e-4, use_wd_sched=True)
复制代码

如果你更喜欢新的训练 API，你就能在每一个训练阶段中使用参数 wd_loss=False：

phases = [TrainingPhase(1, optim.Adam, lr, wds=1-e4, wd_loss=False)]
learn.fit_opt_sched(phases)
复制代码

以下简要地概述了 fastai 是如何实现 AdamW 的。在优化器中的阶梯函数，我们只需要使用梯度修正参数，根本不使用参数本身的值（除了权重衰减，我们将在外部处理它）。然后我们可以在最优化器之前通简单的实现权重衰减，但这仍需要在计算梯度后才能完成，否则它就会影响梯度的值。所以在训练循环中，我们必须确定计算权重衰减的位置。

loss.backward()
#Do the weight decay here!
optimizer.step()
复制代码

当然，最优化器应该设定 wd=0，否则它还会做一些 L2 正则化，这也是我们不希望看到的。现在在权重衰减的位置中，我们可以在所有参数上写一个循环语句，并依次采用权重衰减的更新。而我们的参数应该存储在优化器的字典 param_groups 中，所以这个循环应该表示为如下语句：

loss.backward()
for group in optimizer.param_groups():
    for param in group['params']:
        param.data = param.data.add(-wd * group['lr'], param.data)
optimizer.step()
复制代码

AdamW 实验的结果：它真的能行吗?

我们首先在计算机视觉问题上进行测试，效果非常好。具体来说，Adam 和 L2 正则化在 30 个 epoch 中获得的平均准确率为 93.96%，在两次中有一次超过 94%。我们选择 30 个 epoch 是因为通过 1cycle 策略和 SGD 可以获得 94% 准确率。当我们使用 Adam 与权重衰减方法，我们持续获得 94% 到 94.25% 的准确率。为此，我们发现使用 1cycle 策略时的最优 beta2 值为 0.99。我们将 beta1 参数视为 SGD 中的动量，这也就意味着它学习率的增长由 0.95 降低到 0.85，然后随学习率的降低而又增加到 0.95。

L2 正则化或权重衰减准确率

更令人印象深刻的是，使用测试时间增加（即在测试集的一个图像和它四个增加数据的版本上取预测的平均值），我们可以在仅仅 18 个 epoch 内达到 94 % 的准确率（平均 93.98 %）！通过简单的 Adam 和 L2 正则化，每尝试 20 次就会出现一次超过 94 % 的情况。

在这些比较中需要考虑的一点是，改变正则化方式会改变权重衰减或学习率的最佳值。在我们进行的测试中，L2 正则化的最佳学习率为 1e-6（最大学习率为 1e-3），而权重衰减的最佳值为 0.3（学习率为 3e-3）。在我们的所有测试中，数量级的差异都是非常一致的，主要是因为 L2 正则化被梯度的平均范数（相当低）有效地划分，并且 Adam 的学习率相当小（所以权重衰减的更新需要更强的系数）。

那么，权重衰减总是比 Adam 的 L2 正则化更好？我们还没有发现明显更糟的情况，但无论是迁移学习问题（例如斯坦福汽车数据集上 Resnet50 的微调）还是 RNNs，它都没有给出更好的结果。

AMSGrad

理解 AMSGrad

AMSGrad 是由 Sashank J. Reddi、Satyen Kale 和 Sanjiv Kumar 在近期的一篇文章中介绍的。通过分析 Adam 优化器收敛的证明，他们在更新规则中发现了一个错误，该错误可能导致算法收敛到次优点。他们设计了理论实验，展示 Adam 失败的情形，并提出了一个简单的解决方案。机器之心也曾从适应性学习率算法出发

为了更好地理解错误和解决方案，让我们来看一下 Adam 的更新规则：

avg_grads = beta1 * avg_grads + (1-beta1) * w.grad
avg_squared = beta2 * (avg_squared) + (1-beta2) * (w.grad ** 2)
w = w - lr * avg_grads / sqrt(avg_squared)
复制代码

我们刚刚跳过了偏差校正（对训练的开始很有用），把重心放在了主要点上。作者发现 Adam 收敛证明中的错误之处在于：

lr / sqrt(avg_squared)
复制代码

这是我们朝着平均梯度方向迈出的一步，在训练中逐渐减少。由于学习率常常是恒定或递减的，作者提出的解决方案是通过添加另一个变量来跟踪它们的最大值，从而迫使 avg _ square 量增加。

实现 AMSGrad

相关文章在 ICLR 2018 中获得了一项大奖并广受欢迎，而且它已经在两个主要的深度学习库——PyTorch 和 Keras 中实现。所以，我们只需传入参数 amsgrad = True 即可。

avg_grads = beta1 * avg_grads + (1-beta1) * w.grad
avg_squared = beta2 * (avg_squared) + (1-beta2) * (w.grad ** 2)
max_squared = max(avg_squared, max_squared)
w = w - lr * avg_grads / sqrt(max_squared)
复制代码

AMSGrad 实验结果：大量噪音都是没用的

AMSGrad 的结果令人非常失望。在所有实验中，我们都发现它没有丝毫帮助。即使 AMSGrad 发现的最小值有时比 Adam 达到的最小值稍低（在损失方面），其度量（准确率、f_1 分数…）最终总是更糟（详见引言中的表格）。

Adam 优化器在深度学习中收敛的证明（因为它针对凸问题）和他们在其中发现的错误对于与现实问题无关的合成实验很重要。实际测试表明，当这些 avg _ square 梯度想要减小时，这么做能得到最好的结果。

这表明，即使把重点放在理论上有助于获得一些新想法，也没有什么可以取代实验（而且很多实验！）以确保这些想法实际上有助于从业人员训练更好的模型。

附录：所有结果

从零开始训练 CIFAR10（模型是 Wide-ResNet-22，以下为五个模型的平均结果）：

使用 fastai 库引入的标准头对斯坦福汽车数据集上的 Resnet 50 进行微调（解冻前对头训练 20 个 epoch，并用不同的学习率训练 40 个 epoch）：

使用来自 GitHub repo 的超参数训练 QRNN（结果显示在有或没有缓存指针情况下验证/测试集的困惑度）：

针对这一具体任务，我们采用了 1cycle 策略的修改版本，加快了学习速度，之后长时间保持较高的恒定学习速度，然后再往下降。