如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？

不同优化器有不同的可调整参数，下面以常见的优化器为例，讲解如何调整其参数来优化神经网络性能：

 

Adam优化器

 

Adam优化器有几个关键参数： learning_rate （学习率）、 beta_1 、 beta_2  和  epsilon 。

 

1. 学习率 ( learning_rate )

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- 作用：控制每次参数更新的步长。学习率过大，模型可能无法收敛，在最优解附近振荡甚至发散；学习率过小，训练速度会非常缓慢。

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- 调整方法：通常初始值可设为0.001，然后通过实验尝试不同的值，如0.01、0.0001等。可使用学习率调度（learning rate scheduling），随着训练进行逐渐降低学习率，例如指数衰减。

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- 代码示例（TensorFlow）：

 2.  beta_1  和  beta_2 

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- 作用： beta_1  是一阶矩估计的指数衰减率，默认值为0.9，控制过去梯度信息在当前梯度估计中的权重； beta_2  是二阶矩估计的指数衰减率，默认值为0.999，影响梯度平方的累积。

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- 调整方法：通常保持默认值就有不错效果。若训练不稳定，可微调  beta_1 ，如改为0.85或0.95。 beta_2  一般较少调整。

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3.  epsilon 

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- 作用：一个非常小的数，防止在计算过程中出现除零错误，默认值为1e - 7。

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- 调整方法：除非有特殊原因，一般保持默认值。

 

SGD（随机梯度下降）及其变体

 

1. 学习率 ( learning_rate )

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- 作用：与Adam优化器中的学习率作用相同，对SGD的收敛速度和效果影响很大。

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- 调整方法：初始学习率可设为0.01或0.1，然后尝试不同值进行调优。同样可使用学习率调度，如步长衰减（step decay）。

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- 代码示例（PyTorch）：

 2. 动量 ( momentum )

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- 作用：在带动量的SGD中，动量项帮助加速收敛，减少振荡。它模拟了物理中的动量概念，使参数更新方向不仅取决于当前梯度，还考虑之前的更新方向。

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- 调整方法：默认值一般为0.9。若训练过程收敛缓慢或振荡较大，可尝试增大或减小动量值，如0.8、0.95等。

 

Adagrad、Adadelta和RMSProp优化器

 

1. 学习率 ( learning_rate )

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- 作用：这些优化器同样受学习率影响，控制参数更新步长。

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- 调整方法：初始值可设为0.01或0.001，然后根据训练情况调整。Adagrad的学习率通常需设置得比SGD小。

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2.  rho （Adadelta和RMSProp）

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- 作用：在Adadelta和RMSProp中， rho  是梯度平方移动平均的衰减率。在Adadelta中默认值为0.95，在RMSProp中常见设为0.9。它决定了过去梯度平方信息在当前估计中的权重。

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- 调整方法：一般保持默认值，若训练不稳定，可微调该值，如0.92、0.98等，观察对训练的影响。