tf.keras.optimizers.SGD

Оптимизатор градиентного спуска (с моментом).

Наследуется от: Optimizer

tf.keras.optimizers.SGD(
    learning_rate=0.01, momentum=0.0, nesterov=False, name='SGD', **kwargs
)

Правило обновления параметра w с градиентом g при momentum равно 0:

w = w - learning_rate * g

Правило обновления при momentum больше 0:

velocity = momentum * velocity - learning_rate * g
w = w * velocity

Когда nesterov=False, это правило становится:

velocity = momentum * velocity - learning_rate * g
w = w + momentum * velocity - learning_rate * g

Использование:

opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
var = tf.Variable(1.0)
loss = lambda: (var ** 2)/2.0         # d(loss)/d(var1) = var1
step_count = opt.minimize(loss, [var]).numpy()
# Step is `- learning_rate * grad`
var.numpy()
0.9

opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1, momentum=0.9)
var = tf.Variable(1.0)
val0 = var.value()
loss = lambda: (var ** 2)/2.0         # d(loss)/d(var1) = var1
# First step is `- learning_rate * grad`
step_count = opt.minimize(loss, [var]).numpy()
val1 = var.value()
(val0 - val1).numpy()
0.1
# On later steps, step-size increases because of momentum
step_count = opt.minimize(loss, [var]).numpy()
val2 = var.value()
(val1 - val2).numpy()
0.18

Справочная информация:

• Для nesterov=True, см. Sutskever и др., 2013.

Методы

add_slot

Просмотреть исходный код

add_slot(
    var, slot_name, initializer='zeros'
)

Добавить новую переменную хранилища для var.

add_weight

Просмотреть исходный код

add_weight(
    name, shape, dtype=None, initializer='zeros', trainable=None,
    synchronization=tf.VariableSynchronization.AUTO,
    aggregation=tf.compat.v1.VariableAggregation.NONE
)

apply_gradients

Просмотреть исходный код

apply_gradients(
    grads_and_vars, name=None, experimental_aggregate_gradients=True
)

Применить градиенты к переменным.

Это вторая часть minimize(). Она возвращает Operation, который применяет градиенты.

Метод суммирует градиенты от всех реплик в случае наличия tf.distribute.Strategy по умолчанию. Вы можете самостоятельно агрегировать градиенты, передав experimental_aggregate_gradients=False.

Пример:

grads = tape.gradient(loss, vars)
grads = tf.distribute.get_replica_context().all_reduce('sum', grads)
# Processing aggregated gradients.
optimizer.apply_gradients(zip(grads, vars),
    experimental_aggregate_gradients=False)

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config, custom_objects=None
)

Создаёт оптимизатор по его конфигурации.

Этот метод является обратным для get_config, позволяя создать тот же оптимизатор из словаря конфигурации.

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию оптимизатора.

Конфигурация оптимизатора — это словарь Python (сериализуемый), содержащий конфигурацию оптимизатора. Этот оптимизатор можно пересоздать позже (без сохранённого состояния) из этой конфигурации.

get_gradients

Просмотреть исходный код

get_gradients(
    loss, params
)

Возвращает градиенты loss по отношению к params.

get_slot

Просмотреть исходный код

get_slot(
    var, slot_name
)

get_slot_names

Просмотреть исходный код

get_slot_names()

Список имён хранилищ этого оптимизатора.

get_updates

Просмотреть исходный код

get_updates(
    loss, params
)

get_weights

Просмотреть исходный код

get_weights()

Возвращает текущие веса оптимизатора.

Веса оптимизатора — это его состояние (то есть переменные). Эта функция возвращает значения весов, связанные с этим оптимизатором, в виде списка массивов NumPy. Первое значение всегда — счётчик итераций оптимизатора, за которым следуют переменные состояния оптимизатора в порядке их создания. Возвращённый список можно использовать для загрузки состояния в оптимизаторы с аналогичными параметрами.

Например, оптимизатор RMSprop для этой простой модели возвращает список из трёх значений — счётчик итераций, за которыми следуют среднеквадратичные значения ядра и смещения единственного слоя Dense:

opt = tf.keras.optimizers.RMSprop()
m = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
m.compile(opt, loss='mse')
data = np.arange(100).reshape(5, 20)
labels = np.zeros(5)
print('Training'); results = m.fit(data, labels)
Training ...
len(opt.get_weights())
3

minimize

Просмотреть исходный код

minimize(
    loss, var_list, grad_loss=None, name=None
)

Минимизировать loss путем обновления var_list.

Этот метод просто вычисляет градиент с помощью tf.GradientTape и вызывает apply_gradients(). Если вы хотите обработать градиент перед применением, то вызовите tf.GradientTape и apply_gradients() явно вместо использования этой функции.

set_weights

Просмотреть исходный код

set_weights(
    weights
)

Установить веса оптимизатора.

Веса оптимизатора — это его состояние (т.е. переменные). Эта функция принимает значения весов, связанные с этим оптимизатором, в виде списка массивов NumPy. Первое значение всегда — счетчик итераций оптимизатора, а затем — переменные состояния оптимизатора в порядке их создания. Переданные значения используются для установки нового состояния оптимизатора.

Например, оптимизатор RMSprop для этой простой модели принимает список из трёх значений — счетчик итераций, а затем среднеквадратичные значения ядра и смещения единственного слоя Dense:

opt = tf.keras.optimizers.RMSprop()
m = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
m.compile(opt, loss='mse')
data = np.arange(100).reshape(5, 20)
labels = np.zeros(5)
print('Training'); results = m.fit(data, labels)
Training ...
new_weights = [np.array(10), np.ones([20, 10]), np.zeros([10])]
opt.set_weights(new_weights)
opt.iterations
<tf.Variable 'RMSprop/iter:0' shape=() dtype=int64, numpy=10>

variables

Просмотреть исходный код

variables()

Возвращает переменные этого оптимизатора в порядке создания.