2025-01-19 新品 0
要创造出最强大的优化器，我们可以将RAdam和LookAhead结合起来。这种融合能够提供一个全新的训练过程，既能保持RAdam的稳定性，又能利用LookAhead的探索能力。在这篇文章中，我们将详细介绍如何实现这一点，并展示它在实际应用中的效果。
首先，让我们回顾一下RAdam。这个优化器通过动态整流器来调整自适应动量，从而避免了在训练初期出现的大型变差。这使得模型能够更快地收敛，并且减少了对超参数调节的需求。
然而，虽然RAdam在训练开始阶段表现出色，但是在整个训练过程中，它可能无法持续保持最佳状态。这就是LookAhead发挥作用的地方。这个方法维护两套权重并进行内插，这允许快速探索，同时保留稳定的长期性能。
通过将这两种方法结合起来，我们可以创建一个名为Ranger的新优化器。在实验中，只需要运行20个epoch，就能达到93%的准确率，这超过了FastAI排行榜第一名92%的准确率。此外，本文还提供了源代码和使用说明，使任何人都能尝试这个新的优化器。
综上所述，将RAdam和LookAhead集成到同一优化器中，不仅能够提高模型的稳定性和准确率，还能够简化超参数调节过程。这样的融合是深度学习领域最新研究进展之一，有望成为未来的标准工具。
