В машинном обучении скорость обучения является важнейшим гиперпараметром, определяющим размер шага, с которым алгоритм оптимизации обновляет параметры модели во время обучения. Выбор подходящей скорости обучения имеет важное значение для достижения быстрой сходимости и оптимальной производительности. В этой статье мы рассмотрим различные методы настройки скорости обучения, а также примеры кода, иллюстрирующие их реализацию.

1. Фиксированная скорость обучения.
   Самый простой метод — использовать фиксированную скорость обучения на протяжении всего процесса обучения. Этот подход требует ручного выбора значения скорости обучения на основе предварительных знаний или экспериментов. Вот пример использования фиксированной скорости обучения 0,01 в Python:

learning_rate = 0.01
optimizer = GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)

2. График скорости обучения.
   График скорости обучения регулирует скорость обучения во время обучения на основе заранее определенных правил. Некоторые часто используемые расписания включают в себя:

   a) Шаг затухания: скорость обучения снижается в несколько раз после фиксированного количества эпох. Например:

   initial_learning_rate = 0.1
   decay_steps = 1000
   decay_rate = 0.1
   learning_rate = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
      initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate)
   optimizer = GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)

   b) Экспоненциальное затухание: скорость обучения экспоненциально снижается с течением времени. Например:

   initial_learning_rate = 0.1
   decay_rate = 0.96
   decay_steps = 1000
   learning_rate = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
      initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=True)
   optimizer = GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)

3. Методы адаптивной скорости обучения.
   Эти методы автоматически регулируют скорость обучения в зависимости от прогресса обучения. Некоторые популярные методы адаптивной скорости обучения включают в себя:

   a) Оптимизация на основе импульса: импульс помогает ускорить конвергенцию, накапливая импульс градиентов от предыдущих шагов. Вот пример использования оптимизатора SGD с импульсом:

   learning_rate = 0.01
   momentum = 0.9
   optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum)

   b) AdaGrad: AdaGrad адаптирует скорость обучения для каждого параметра на основе исторических градиентов. Вот пример:

   learning_rate = 0.01
   optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=learning_rate)

   c) RMSprop: RMSprop делит скорость обучения на среднее значение недавних квадратов градиентов. Вот пример:

   learning_rate = 0.001
   optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=learning_rate)

   d) Адам: Адам сочетает в себе преимущества AdaGrad и RMSprop. Он адаптирует скорость обучения и использует импульс. Вот пример:

   learning_rate = 0.001
   optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)

4. Настройка гиперпараметров.
   Чтобы найти оптимальную скорость обучения, можно использовать методы настройки гиперпараметров. Общие подходы включают поиск по сетке, случайный поиск и байесовскую оптимизацию. Вот пример использования библиотеки Optuna для байесовской оптимизации:

import optuna
def objective(trial):
    learning_rate = trial.suggest_float("learning_rate", 1e-5, 1e-1, log=True)
    # Define and train your model with the learning rate
study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=100)
best_learning_rate = study.best_params["learning_rate"]

Выбор подходящей скорости обучения имеет решающее значение для эффективного обучения моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрели различные методы установки скорости обучения, включая фиксированные скорости обучения, графики скорости обучения, методы адаптивной скорости обучения и настройку гиперпараметров. Применяя эти методы и экспериментируя с различными скоростями обучения, вы можете улучшить скорость сходимости и производительность своих моделей.