RMSPropOptimizer

  • class paddle.fluid.optimizer.RMSPropOptimizer(learning_rate, rho=0.95, epsilon=1e-06, momentum=0.0, centered=False, regularization=None, name=None)[源代码]

该接口实现均方根传播(RMSProp)法,是一种未发表的,自适应学习率的方法。原演示幻灯片中提出了RMSProp:[http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf]中的第29张。等式如下所示:

RMSPropOptimizer - 图1

第一个等式计算每个权重平方梯度的移动平均值,然后将梯度除以

RMSPropOptimizer - 图2

RMSPropOptimizer - 图3

如果居中为真:

RMSPropOptimizer - 图4

其中,

RMSPropOptimizer - 图5 是超参数,典型值为0.9,0.95等。 RMSPropOptimizer - 图6 是动量术语。 RMSPropOptimizer - 图7 是一个平滑项,用于避免除零,通常设置在1e-4到1e-8的范围内。

  • 参数:
    • learning_rate (float) - 全局学习率。
    • rho (float,可选) - rho是等式中的 RMSPropOptimizer - 图8 ,默认值0.95。
    • epsilon (float,可选) - 等式中的epsilon是平滑项,避免被零除,默认值1e-6。
    • momentum (float,可选) - 方程中的β是动量项,默认值0.0。
    • centered (bool,可选) - 如果为True,则通过梯度的估计方差,对梯度进行归一化;如果False,则由未centered的第二个moment归一化。将此设置为True有助于模型训练,但会消耗额外计算和内存资源。默认为False。
    • regularization - 正则器项,如 fluid.regularizer.L2DecayRegularizer
    • name (str, 可选) - 可选的名称前缀,一般无需设置,默认值为None。
  • 抛出异常:
    • ValueError -如果 learning_raterhoepsilonmomentum 为None。

示例代码

  1. import paddle
  2. import paddle.fluid as fluid
  3. import numpy as np
  4.  
  5. place = fluid.CPUPlace()
  6. main = fluid.Program()
  7. with fluid.program_guard(main):
  8. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
  9. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
  10. y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
  11. cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
  12. avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
  13.  
  14. rms_optimizer = fluid.optimizer.RMSProp(learning_rate=0.1)
  15. rms_optimizer.minimize(avg_cost)
  16.  
  17. fetch_list = [avg_cost]
  18. train_reader = paddle.batch(
  19. paddle.dataset.uci_housing.train(), batch_size=1)
  20. feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])
  21. exe = fluid.Executor(place)
  22. exe.run(fluid.default_startup_program())
  23. for data in train_reader():
  24. exe.run(main, feed=feeder.feed(data), fetch_list=fetch_list)
  • 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

示例代码

  1. import paddle
  2. import paddle.fluid as fluid
  3. import numpy as np
  4.  
  5. place = fluid.CPUPlace()
  6. main = fluid.Program()
  7. with fluid.program_guard(main):
  8. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
  9. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
  10. y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
  11. cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
  12. avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
  13.  
  14. rms_optimizer = fluid.optimizer.RMSProp(learning_rate=0.1)
  15. rms_optimizer.minimize(avg_cost)
  16.  
  17. fetch_list = [avg_cost]
  18. train_reader = paddle.batch(
  19. paddle.dataset.uci_housing.train(), batch_size=1)
  20. feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])
  21. exe = fluid.Executor(place)
  22. exe.run(fluid.default_startup_program())
  23. for data in train_reader():
  24. exe.run(main, feed=feeder.feed(data), fetch_list=fetch_list)