Optimizer 3

iissaacc·2021년 7월 7일
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deep learning

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Prologue

Gradient descent가 발전해온 방향은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째는 물리법칙을 따르는 방법. 두 번째는 학습을 거듭할수록 일정비율로 학습률을 줄여서 global minima를 지나가지 않게 하는 방법이다. 이번에 알아볼 것은 두 가지 방법을 섞어서 쓰는 알고리즘이다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x, y):
    return 0.4*x**2*y**2 + 0.3*x**2*y + 0.3*x**2 + 0.3*y**2 - 0.25*x*y**2 + 0.31*x*y - 0.2*x + 2.1*y

def df(x, y):
    dx = 0.8*x*y**2 + 0.6*y + 0.6*x - 0.5*y + 0.31*y - 0.2
    dy = 0.8*x**2*y + 0.6*x**2 + 0.6*y - 0.5*x*y + 0.31*x + 2.1
    return dx, dy

x = np.arange(-1, 2, 0.01)
y = np.arange(-2, 1, 0.01)
X, Y = np.meshgrid(x, f(x, y))
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
plt.contour(X, Y, Z, 25, colors = ['gray'])
plt.plot(x, f(x, y))


우리가 헤멜 Convex 지형이다. 2차원 2차함수에다 z축을 하나 추가해서 입체적으로 만들고 등고선처럼 높이가 같은 지점끼리 선으로 이었다. 가장 작은 원이 최소값을 갖는 지점이므로 optimizer가 저 원을 콕 찍으면 된다.

Adam

Momentum과 RMSProp을 합쳐놓은 알고리즘. 두 알고리즘이 잘 된다면 합쳐놓으면 더 잘 되지 않을까? 하는 인투이션이 들어있다. 섞어놔서 그런지 복잡하지만 어디 갖다놔도 잘 되서 흔히 쓰인다.

mn=β1mn1+(1β1)f(θn), m1=0m_n = \beta_1 m_{n-1}+(1-\beta_1)\nabla f(\theta_n), \ m_1 =0
vn=β2vn1+(1β2)f(θn)f(θn), v1=0v_n=\beta_2 v_{n-1}+(1-\beta_2)\nabla f(\theta_n)\odot\nabla f(\theta_n), \ v_1 = 0

이 때 β1\beta_1β2\beta_2의 초기값으로 0.9 각각 0.999, α\alpha10310^{-3}으로 정한다. 이러면 m1m_1v1v_1이 0이므로 첫 번째 스텝의 결괏값은 0으로 쏠리므로 vnv_nhnh_n을 아래와 같이 보정한다.

m^n=mn1β1n+1v^n=vn1β2n+1\hat{m}_n=\cfrac{m_n}{1-\beta_1^{n+1}}\quad\quad\quad\hat{v}_n=\cfrac{v_n}{1-\beta_2^{n+1}}

그래서 점의 이동은 이전의 알고리즘보다 좀더 복잡해진다.

θn+1=θnα1mn^v^\theta_{n+1}=\theta_{n}-\alpha\cfrac{1}{\sqrt{\hat{m_n}}}\odot\hat{v}

조금 생각해보면 학습을 거듭할 수록 m^\hat{m}v^\hat{v}mmnn에 점점 가까워져서 결국에는 SGD와 생김새가 비슷해진다.

def adam(x, y, cache: dict, beta1 = 0.9, beta2 = 0.999, lr= 5e-2):
    t = 0
    dx, dy = df(x, y)
    if len(cache['m']['x']) == 0 and len(cache['v']['y']) == 0:
        mx = (1 - beta1) * dx
        my = (1 - beta1) * dy
        vx = (1 - beta2) * np.square(dx)
        vy = (1 - beta2) * np.square(dy)
    else:
        mx = beta1 * cache['m']['x'][-1] + (1 - beta1) * dx
        my = beta1 * cache['m']['y'][-1] + (1 - beta1) * dy
        vx = beta2 * cache['v']['x'][-1] + (1 - beta2) * np.square(dx)
        vy = beta2 * cache['v']['y'][-1] + (1 - beta2) * np.square(dy)
    t += 1
    cache['m']['x'].append(mx)
    cache['m']['y'].append(my)
    cache['v']['x'].append(vx)
    cache['v']['y'].append(vy)
    hat_mx = mx / (1 - beta1**t)
    hat_my = my / (1 - beta1**t)  
    hat_vx = vx / (1 - beta2**t)
    hat_vy = vy / (1 - beta2**t)
    x = x - lr * hat_mx / (np.sqrt(hat_vx)- 1e-8)
    y = y - lr * hat_my / (np.sqrt(hat_vy)- 1e-8)
    return x, y

cache = {'v':{'x':[], 'y':[]}, 'm':{'x':[], 'y':[]}}
adamX, adamY = [.5], [5.8]
x, y = adam(*adamX, *adamY, cache)
adamX.append(x)
adamY.append(y)
for i in range(92):
    x, y = adam(x, y, cache)
    adamX.append(x)
    adamY.append(y)
    
plt.contour(X, Y, Z, 25, colors= ['gray'])
plt.plot(adamX, adamY)
plt.title('Adam')
plt.xlabel('lr=5e-2, epochs=92')

두 가지 특성을 섞어놔서 그런가 이 과제에서 기본 세팅으로는 SGD보다 수렴이 더 어려웠고 알고리즘이 높은 학습률을 요구하는 것처럼 보인다.

Epilogue

  1. 알고리즘에 많은 영향을 미치는 건 학습률과 epochs 두 가지.
  2. 웬만하면 Adam과 RMSProp을 먼저 시도해볼 것.

지금까지 2차원에서 minima를 찾아가는 과제에서도 각 알고리즘들의 개성을 엿볼 수 있다. MNIST만 하더라도 FCL로 풀어내려면 784차원이고 우리가 일반적으로 다뤄야 하는 과제는 적어도 수천만, 수억개의 차원을 가진 모델들이라 minima를 찾아가는 과제는 이렇게 단순하지는 않다.

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