DecayedAdagradOptimizer

class paddle.fluid.optimizer.DecayedAdagradOptimizer(learning_rate, decay=0.95, epsilon=1e-06, regularization=None, name=None)[源代码]

Decayed Adagrad优化器,可以看做是引入了衰减率的 Adagrad 算法,用于解决使用 AdagradOptimizer 优化器时,在模型训练中后期学习率急剧下降的问题。

其参数更新的计算公式如下:

\[moment\_out = decay*moment+(1-decay)*grad*grad\]
\[param\_out = param-\frac{learning\_rate*grad}{\sqrt{moment\_out}+\epsilon }\]

在原论文中没有 epsilon 参数。但是,为了保持数值稳定性, 防止除0错误, 此处增加了这个参数。

相关论文:Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization

参数:
  • learning_rate (float|Variable) - 学习率,用于参数更新的计算。可以是一个浮点型值或者一个值为浮点型的Variable
  • decay (float,可选) – 衰减率,默认值为0.95
  • regularization (WeightDecayRegularizer, 可选) - 正则化函数,用于减少泛化误差。例如可以是 L2DecayRegularizer ,默认值为None
  • epsilon (float,可选) - 保持数值稳定性的短浮点类型值,默认值为1e-06
  • name (str, 可选)- 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 Name ,默认值为None

注解

当前, DecayedAdagradOptimizer 不支持Sparse Parameter Optimization(稀疏参数优化)

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.layers as layers
from paddle.fluid.optimizer import DecayedAdagrad

x = layers.data( name='x', shape=[-1, 10], dtype='float32' )
trans = layers.fc( x, 100 )
cost = layers.reduce_mean( trans )
optimizer = fluid.optimizer.DecayedAdagradOptimizer(learning_rate=0.2)
optimizer.minimize(cost)
minimize(loss, startup_program=None, parameter_list=None, no_grad_set=None, grad_clip=None)

为网络添加反向计算过程,并根据反向计算所得的梯度,更新parameter_list中的Parameters,最小化网络损失值loss。

参数:
  • loss (Variable) – 需要最小化的损失值变量
  • startup_program (Program, 可选) – 用于初始化parameter_list中参数的 Program , 默认值为None,此时将使用 default_startup_program
  • parameter_list (list, 可选) – 待更新的Parameter组成的列表, 默认值为None,此时将更新所有的Parameter
  • no_grad_set (set, 可选) – 不需要更新的Parameter的集合,默认值为None
  • grad_clip (GradClipBase, 可选) – 梯度裁剪的策略,静态图模式不需要使用本参数,当前本参数只支持在dygraph模式下的梯度裁剪,未来本参数可能会调整,默认值为None

返回: (optimize_ops, params_grads),数据类型为(list, list),其中optimize_ops是minimize接口为网络添加的OP列表,params_grads是一个由(param, grad)变量对组成的列表,param是Parameter,grad是该Parameter对应的梯度值

返回类型: tuple

代码示例

import numpy as np
import paddle.fluid as fluid

inp = fluid.layers.data(
    name="inp", shape=[2, 2], append_batch_size=False)
out = fluid.layers.fc(inp, size=3)
out = fluid.layers.reduce_sum(out)
optimizer = fluid.optimizer.DecayedAdagrad(learning_rate=0.2)
optimizer.minimize(out)

np_inp = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], dtype=np.float32)
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
exe.run(
    feed={"inp": np_inp},
    fetch_list=[out.name])