تعیین نرخ یادگیری در deep learning

Question

سلام  و خسته نباشید.

میزان نرخ یادگیری را چطور باید تعیین کنیم خیلی کوچک باشه یا خیلی بزرگ و این میزان روی خود مدل هم تاثیر داره؟

Answer 1

در یک شبکه عصبی، نرخ یادگیری یک فراپارامتر است که اندازه گام را کنترل می کند که در آن بهینه ساز به روز رسانی وزن های شبکه را در طول آموزش انجام می دهد. نرخ یادگیری یک مقدار اسکالر است که در گرادیان تابع ضرر با توجه به وزن ها ضرب می شود تا مقدار به روز رسانی مشخص شود. نرخ یادگیری کوچک منجر به همگرایی آهسته اما با به روز رسانی دقیق تر وزن ها می شود، در حالی که نرخ یادگیری زیاد منجر به همگرایی سریع اما با به روز رسانی غیر دقیق تر وزن ها می شود.

روش های مختلفی برای تنظیم میزان یادگیری در طول فرآیند آموزش وجود دارد، مانند:

نرخ یادگیری ثابت: میزان یادگیری قبل از آموزش روی یک مقدار ثابت تنظیم می شود و در طول فرآیند آموزش ثابت می ماند.

نرخ یادگیری تطبیقی: نرخ یادگیری در طول فرآیند آموزش بر اساس عملکرد شبکه تنظیم می شود. یکی از روش‌های محبوب، بهینه‌ساز Adam است که به طور خودکار میزان یادگیری را در طول فرآیند آموزش تطبیق می‌دهد.

نرخ یادگیری برنامه ریزی شده: نرخ یادگیری برنامه ریزی شده است که در نقاط خاصی در طول فرآیند آموزش تغییر کند. به عنوان مثال، نرخ یادگیری را می توان در طول زمان کاهش داد تا به بهینه ساز کمک کند تا به حداقل محلی یا جهانی همگرا شود.

انتخاب نرخ یادگیری مناسب بخش مهمی از آموزش یک شبکه عصبی است و می تواند تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل داشته باشد. معمولاً با آزمون و خطا انجام می‌شود و معمولاً تمرین خوبی است که مقادیر مختلف نرخ یادگیری را امتحان کنید و بهترین نتایج را انتخاب کنید، یا از تکنیک‌هایی مانند جستجوی شبکه‌ای یا جستجوی تصادفی برای یافتن بهترین نرخ یادگیری استفاده کنید.

Answer 2

تعیین مقدار اولیه نرخ یادگیری به صورت آزمایش و خطا می تونید محاسبه اش کنید از 1 تا 1e-6 می تونید تغییرش بدید اینقدر تغییر بدید تا loss ترین شما کاهش پیدا کنه و تغییراتش به شکل U باشه در روش sgd بعد از تعیین می تونید از روش rmsprop که سریع تر هست استفاده کنید .

Answer 3

نرخ یادگیری یکی از مهم ترین هایپرپارامترهای قابل تنظیم مورد استفاده در آموزش شبکه عصبی است. مقدار نرخ یادگیری بین 0 و 1 قرار دارد. انتخاب نرخ یادگیری یکی از چالش برانگیزترین جنبه های آموزش یک شبکه عصبی است زیرا پارامتری است که کنترل سرعت یا کندی یک مدل شبکه عصبی با یک مسئله مشخص و یادگیری دارد. . مقدار نرخ یادگیری بالاتر به این معنی است که مدل به دوره‌های آموزشی کمی نیاز دارد و منجر به تغییرات سریع می‌شود، در حالی که نرخ یادگیری کوچکتر نشان می‌دهد که مدل زمان زیادی طول می‌کشد تا همگرا شود یا ممکن است هرگز همگرا نشود و در یک راه‌حل غیربهینه گیر کند. بنابراین، توصیه می‌شود از نرخ یادگیری خیلی پایین یا خیلی زیاد استفاده نکنید، بلکه باید از طریق آزمون و خطا، مقدار نرخ یادگیری خوب را بدست آورد.