caffe学习记录(四) solver

对应之前的tensorflow的optimizor，再次回顾一下，solver就是使得loss最小化的方法。，对于一个数据集，我们需要优化的目标函数是整个数据集中所有数据loss的平均值。

其中，f_W(x⁽ⁱ⁾)计算的是数据x⁽ⁱ⁾上的loss, 先将每个单独的样本x的loss求出来，然后求和，最后求均值。 r(W)是正则项（weight_decay)，为了减弱过拟合现象。

这种方法也就是普通的GD。

在实际中，通常把数据分成几批，来处理也就是，其中batch size N << D，也就是SGD

1. SGD：在深度学习中使用SGD，比较好的初始化参数的策略是把学习率设为0.01左右（base_lr: 0.01)，在训练的过程中，如果loss开始出现稳定水平时，对学习率乘以一个常数因子（gamma），这样的过程重复多次。

对于momentum，一般取值在0.5--0.99之间。通常设为0.9，momentum可以让使用SGD的深度学习方法更加稳定以及快速。

base_lr: 0.01 
lr_policy: "step"
gamma: 0.1   
stepsize: 1000  
max_iter: 3500 
momentum: 0.9

lr_policy设置为step,则学习率的变化规则为 base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize))

即前1000次迭代，学习率为0.01; 第1001-2000次迭代，学习率为0.001; 第2001-3000次迭代，学习率为0.00001，第3001-3500次迭代，学习率为10^-5  

2.AdaDelta:

net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 1.0
lr_policy: "fixed"
momentum: 0.95
weight_decay: 0.0005
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet_adadelta"
solver_mode: GPU
type: "AdaDelta"
delta: 1e-6

3.AdaGrad 自适应梯度

net: "examples/mnist/mnist_autoencoder.prototxt"
test_state: { stage: 'test-on-train' }
test_iter: 500
test_state: { stage: 'test-on-test' }
test_iter: 100
test_interval: 500
test_compute_loss: true
base_lr: 0.01
lr_policy: "fixed"
display: 100
max_iter: 65000
weight_decay: 0.0005
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "examples/mnist/mnist_autoencoder_adagrad_train"
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU
type: "AdaGrad"

5.NAG， Nesterov‘s accelerated gradient

net: "examples/mnist/mnist_autoencoder.prototxt"
test_state: { stage: 'test-on-train' }
test_iter: 500
test_state: { stage: 'test-on-test' }
test_iter: 100
test_interval: 500
test_compute_loss: true
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 10000
display: 100
max_iter: 65000
weight_decay: 0.0005
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "examples/mnist/mnist_autoencoder_nesterov_train"
momentum: 0.95
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU
type: "Nesterov"

6.RMSprop:

net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 1.0
lr_policy: "fixed"
momentum: 0.95
weight_decay: 0.0005
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet_adadelta"
solver_mode: GPU
type: "RMSProp"
rms_decay: 0.98

不同的solver，对应的配置参数不同，需要注意。