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，并展示它在实际任务中的表现。
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。
接下来，我们来看看LookAhead。它通过维护两套权重并进行内插，使得模型能够同时拥有快速探索和长期稳定的特性。这项技术大幅降低了训练过程中的变差，并且减少了对次优超参数敏感性的问题。
现在，让我们考虑一下如果我们将两个方法结合起来会发生什么？通过使用RAdam作为内部“快”优化器，并让其多探索几批数据，同时保留一个慢速更新的副本，我们可以获得最佳效果。此外，还有一个alpha参数用于控制从慢速副本到快优化器之间权重更新的比例。
实验结果显示，这种融合策略极大地提高了模型性能。在测试中，仅仅经过20个epoch，就能达到93%以上的准确率，这甚至超过了FastAI排行榜第一名的92%。此外，由于代码公开可用，每个人都可以尝试运行这个新的、集成式优化器，看看是否能在自己的任务中看到类似的提升。
总结来说，将RAdam与LookAhead融合是深度学习领域的一个重要突破，它为研究人员提供了一种全新的方法来改进神经网络训练过程。此外，该方法不需要大量的人工调参，因此对于实践者来说是一个巨大的优势。随着更多人尝试和应用这种新技术，我们相信它将继续推动深度学习领域向前发展。
