Читаем Глубокое обучение. Погружение в технологию полностью

• Второй момент (средний квадрат градиента): Этот момент отслеживает, как изменяется величина градиента со временем. Он вычисляется аналогичным образом, но для квадратов градиентов.

4. Коррекция смещения (Bias Correction): В начале обучения, когда моменты инициализируются нулями, они могут быть сильно смещены. Adam включает коррекцию смещения для исправления этой проблемы.

5. Обновление параметров: Параметры модели обновляются с использованием первого и второго моментов, а также учитывается скорость обучения (learning rate). Это обновление направлено на два момента: первый момент сглаживает изменение градиента, а второй момент позволяет адаптироваться к изменяющейся скорости обучения.

Преимущества Adam:

• Эффективность: Adam обычно сходится быстрее, чем стандартные методы, такие как стохастический градиентный спуск (SGD).

• Адаптивность: Алгоритм адаптируется к структуре функции потерь, изменяя скорость обучения для каждого параметра.

• Сходимость в широких диапазонах параметров: Adam хорошо работает в различных задачах и архитектурах нейронных сетей.

• Скользящие средние градиентов: Использование моментов сглаживает шум в градиентах, что помогает избегать локальных минимумов.

Недостатки Adam:

• Чувствительность к выбору скорости обучения: Не всегда легко выбрать оптимальную скорость обучения для Adam, и неправильный выбор может замедлить сходимость.

• Дополнительная вычислительная нагрузка:

Adam требует дополнительных вычислений для хранения и обновления моментов.

В целом, Adam является мощным методом оптимизации, который стоит рассмотреть при обучении нейронных сетей. Он часто применяется в практике и обеспечивает хорошую сходимость и эффективность при обучении разнообразных моделей глубокого обучения.

Метод имитации отжига (Simulated Annealing): Искусство обучения с изменяющейся температурой

В мире оптимизации и обучения нейронных сетей, метод имитации отжига (Simulated Annealing) представляет собой удивительно интригующий и весьма эффективный способ поиска глобальных оптимумов в сложных функциях. Этот метод инспирирован процессом отжига металла, при котором охлажденный металл медленно нагревается и затем медленно охлаждается, чтобы достичь более устойчивой структуры. Давайте подробнее разберем, как Simulated Annealing работает в контексте обучения нейронных сетей.

Идея метода:

Суть метода Simulated Annealing заключается в том, чтобы позволить оптимизационному алгоритму "принимать" временно худшие решения с определенной вероятностью на начальных этапах обучения. Со временем эта вероятность уменьшается, что позволяет алгоритму "охлаждаться" и сходиться к более стабильному решению.

Как это работает:

1. Инициализация: На начальном этапе обучения параметры модели (веса и смещения) задаются случайным образом, как будто это "нагретый" металл.

2. Целевая функция: Мы имеем целевую функцию, которую хотим минимизировать (чаще всего это функция потерь модели).

3. Итерации: На каждой итерации алгоритм сравнивает значение целевой функции текущего решения с решением на предыдущей итерации. Если новое решение лучше, оно принимается безусловно.

4. Вероятность принятия худшего решения: Если новое решение хуже, оно может быть принято с некоторой вероятностью, которая уменьшается по мере прохождения времени (или итераций). Это вероятность вычисляется с использованием функции распределения и зависит от разницы между текущим и новым решением, а также от параметра, называемого "температурой".

5. Охлаждение:

Температура уменьшается со временем (обычно по экспоненциальному закону). С уменьшением температуры вероятность принятия худшего решения также уменьшается, что позволяет алгоритму "остыть" и сойтись к стабильному решению.

6. Окончание: Алгоритм продолжает итерации до тех пор, пока температура не станет достаточно низкой, и вероятность принятия худшего решения не станет практически нулевой. В конечном итоге, мы получаем оптимальные параметры модели.

Преимущества и применения:

Simulated Annealing широко используется в обучении нейронных сетей, особенно в ситуациях, когда функция потерь содержит много локальных оптимумов. Этот метод позволяет сети избегать застревания в локальных минимумах и исследовать большее пространство параметров.

Он также может быть применен в других областях, таких как оптимизация в производстве, распределение ресурсов, задачи маршрутизации и многие другие, где существует потребность в поиске глобальных оптимумов в сложных и шумных функциях.

Заключение:

Перейти на страницу:

Похожие книги

Как нас обманывают органы чувств
Как нас обманывают органы чувств

Можем ли мы безоговорочно доверять нашим чувствам и тому, что мы видим? С тех пор как Homo sapiens появился на земле, естественный отбор отдавал предпочтение искаженному восприятию реальности для поддержания жизни и размножения. Как может быть возможно, что мир, который мы видим, не является объективной реальностью?Мы видим мчащийся автомобиль, но не перебегаем перед ним дорогу; мы видим плесень на хлебе, но не едим его. По мнению автора, все эти впечатления не являются объективной реальностью. Последствия такого восприятия огромны: модельеры шьют более приятные к восприятию силуэты, а в рекламных кампаниях используются определенные цвета, чтобы захватить наше внимание. Только исказив реальность, мы можем легко и безопасно перемещаться по миру.Дональд Дэвид Хоффман – американский когнитивный психолог и автор научно-популярных книг. Он является профессором кафедры когнитивных наук Калифорнийского университета, совмещая работу на кафедрах философии и логики. Его исследования в области восприятия, эволюции и сознания получили премию Троланда Национальной академии наук США.

Дональд Дэвид Хоффман

Медицина / Учебная и научная литература / Образование и наука
«Ужас Мой пошлю пред тобою». Религиозное насилие в глобальном масштабе
«Ужас Мой пошлю пред тобою». Религиозное насилие в глобальном масштабе

Насилие часто называют «темной изнанкой» религии – и действительно, оно неизменно сопровождает все религиозные традиции мира, начиная с эпохи архаических жертвоприношений и заканчивая джихадизмом XXI века. Но почему, если все религии говорят о любви, мире и всеобщем согласии, они ведут бесконечные войны? С этим вопросом Марк Юргенсмейер отправился к радикальным христианам в США и Северную Ирландию, иудейским зелотам, архитекторам интифад в Палестину и беженцам с Ближнего Востока, к сикхским активистам в Индию и буддийским – в Мьянму и Японию. Итогом стала эта книга – наиболее авторитетное на сегодняшний день исследование, посвященное религиозному террору и связи между религией и насилием в целом. Ключ к этой связи, как заявляет автор, – идея «космической войны», подразумевающая как извечное противостояние между светом и тьмой, так и войны дольнего мира, которые верующие всех мировых религий ведут против тех, кого считают врагами. Образы войны и жертвы тлеют глубоко внутри каждой религиозной традиции и готовы превратиться из символа в реальность, а глобализация, политические амбиции и исторические судьбы XX–XXI веков подливают масла в этот огонь. Марк Юргенсмейер – почетный профессор социологии и глобальных исследований Калифорнийского университета в Санта-Барбаре.

Марк Юргенсмейер

Религия, религиозная литература / Учебная и научная литература / Образование и наука