一、导入库
二、设置随机种子
三、数据增强和数据加载
四、加载预训练模型
五、定义损失函数和优化器
六、学习率调度器
七、训练模型
八、可视化训练过程
九、总结
1. 常见优化器概述
1.1 随机梯度下降（SGD: Stochastic Gradient Descent）
简介： SGD 是最基本的优化算法，通过在每个小批量（mini-batch）数据上计算梯度并更新模型参数。
优点：
- 简单易实现。
- 对大规模数据集和高维参数空间表现良好。
缺点：
- 对学习率敏感，需要精心调整。
- 可能在鞍点和局部最优点处停滞。
- 收敛速度较慢，尤其是在非凸优化问题中。
适用场景：
- 基础模型训练。
- 需要精细控制训练过程的场景。
1.2 带动量的 SGD（SGD with Momentum）
简介： 在标准 SGD 的基础上引入动量概念，利用之前梯度的累积来加速收敛并减少震荡。
优点：
- 提高了收敛速度。
- 有助于跨越鞍点和陡峭的局部最优点。
缺点：
- 需要调节动量参数，增加了超参数的复杂性。
适用场景：
- 大多数深度学习任务，尤其是卷积神经网络（CNN）等。
1.3 自适应矩估计（Adam: Adaptive Moment Estimation）
简介： Adam 结合了动量和 RMSProp 的优点，利用一阶矩（均值）和二阶矩（未中心化的方差）来动态调整学习率。
优点：
- 对学习率不敏感，适合各种网络结构。
- 通常具有较快的收敛速度。
- 内部有偏差校正，适用于小批量数据。
缺点：
- 在某些情况下可能导致收敛到次优点。
- 需要更多的内存来存储一阶和二阶矩。
适用场景：
- 各类深度学习任务，特别是自然语言处理（NLP）和生成对抗网络（GAN）等需要快速收敛的场景。
1.4 RMSProp
简介： RMSProp 通过对每个参数使用不同的学习率，适应性地调整学习率大小，解决了 Adagrad 的学习率单调下降的问题。
优点：
- 适用于非平稳目标。
- 通常比 SGD 收敛更快。
缺点：
- 对超参数（如学习率和衰减率）敏感。
- 可能在某些任务上表现不如 Adam。
适用场景：
- 循环神经网络（RNN）和需要处理非平稳数据的任务。
1.5 AdamW
简介： AdamW 改进了 Adam 的权重衰减方式，将权重衰减从梯度更新中分离出来，解决了 Adam 在使用 L2 正则化时的一些问题。
优点：
- 更好地结合了权重衰减和 Adam 的自适应学习率特性。
- 在一些任务上表现优于 Adam。
缺点：
- 类似于 Adam，需要更多的内存。
- 需要调节额外的权重衰减参数。
适用场景：
- Transformer 模型和需要严格控制正则化的场景。
2. 如何选择合适的优化器
选择优化器时，需要根据具体任务、模型结构、数据集特点以及训练资源等因素进行权衡。以下是一些建议：
2.1 模型复杂度和规模
- 大型模型（如 ResNet、Transformer）：通常推荐使用 Adam 或 AdamW，因其自适应学习率特性能更有效地处理大规模参数。
- 中小型模型：SGD 或带动量的 SGD 也是不错的选择，尤其是在需要严格控制训练过程时。
2.2 数据集大小和特性
- 大规模数据集：SGD 和带动量的 SGD 更加适合，因其在大数据集上表现稳定。
- 小规模或稀疏数据集：Adam 更具优势，因其在小批量数据上能更好地调整学习率。
2.3 训练速度和资源
- 需要快速原型验证：Adam 是理想选择，因其收敛速度快，适合快速实验。
- 资源有限：SGD 相对更节省内存，适合资源受限的环境。
2.4 收敛性质
- 需要精确收敛：SGD 和带动量的 SGD 通常能更好地收敛到更优解。
- 对超参数敏感度低：Adam 具有较强的自适应能力，对学习率不敏感。
3. 超参数调节建议
不同优化器有不同的超参数，需要根据具体情况进行调节：
3.1 学习率（Learning Rate）
- SGD：常用范围在 0.01 到 0.1。可以使用学习率调度器（如 StepLR、ReduceLROnPlateau）动态调整。
- Adam：常用初始学习率为 0.001，可以在需要时调低。
- RMSProp：初始学习率通常设置为 0.01。
3.2 动量（Momentum）
- 仅适用于带动量的 SGD。
- 常用值在 0.8 到 0.99 之间。
3.3 权重衰减（Weight Decay）
- 控制正则化强度，常用值在 1e-4 到 1e-3 之间。
- AdamW 中的权重衰减与 L2 正则化结合更为有效。
3.4 其他参数总结
- Adam 的 β 参数：常用默认值 β1=0.9， β2=0.999。
- RMSProp 的 α 参数：通常设置为 0.99 或 0.9。
- SGD：适用于需要严格控制训练过程的大规模模型，具有良好的收敛性质，但对学习率敏感。
- Adam：具有自适应学习率特性，适用于快速实验和各种模型，但可能在某些情况下收敛到次优点。
- AdamW：改进了 Adam 的权重衰减方式，适用于需要严格控制正则化的场景。
- RMSProp：适用于处理非平稳目标的问题，如循环神经网络（RNN）。
- 学习率调度器和早停等技术可以进一步提升训练效果和稳定性。
