Čo je optimizer?

Optimizer (v slovenskom preklade optimalizátor) je algoritmus používaný pri tréningu modelov strojového učenia na úpravu váh neurónovej siete. Jeho úlohou je minimalizovať stratovú funkciu, čím model postupne zlepšuje svoje predikcie. Bez optimalizátora by sa neurónová sieť nedokázala učiť zo vstupných dát.

Ako optimizer upravuje váhy modelu?

Počas trénovania model porovnáva svoje predikcie so skutočnými hodnotami a vypočíta chybu. Optimizer využíva túto informáciu spolu s gradientmi – smernicami najstrmšieho zostupu – na úpravu váh siete. Proces sa opakuje tisíce až milióny krát, pričom váhy sa postupne upravujú tak, aby chyba klesala.

Rýchlosť učenia (learning rate) je kľúčovým parametrom, ktorý určuje veľkosť krokov pri úprave váh. Príliš veľká hodnota môže spôsobiť, že model preskočí optimálne riešenie, zatiaľ čo príliš malá hodnota spomalí tréning alebo uväzní model v lokálnom minime.

Typy optimalizátorov

Najjednoduchším optimalizátorom je SGD, ktorý mení váhy modelu podľa gradientu spočítaného na malej náhodnej vzorke dát (mini‑batch). Pri učení môže výrazne „skákať“ okolo optimálneho riešenia a k nemu sa približovať pomaly, preto vznikli vylepšené varianty.

Momentum pridáva k SGD akúsi zotrvačnosť. Ak sa model dlhšie hýbe jedným smerom, krok sa v tomto smere zosilní, čo urýchľuje priblíženie k optimu. Adam (Adaptive Moment Estimation) spája tento princíp so sledovaním veľkosti gradientov pre každý parameter zvlášť, takže im dokáže automaticky prispôsobovať mieru učenia a často sa dobre trénuje „na prvú“ bez veľkého ladenia. Medzi ďalšie bežné optimalizátory patria RMSprop, AdaGrad či AdamW, ktoré tiež pracujú s adaptívnou mierou učenia a rôznymi úpravami pôvodného SGD.

Vieš, že…

…Optimalizátor Adam z roku 2014 sa stal de facto jedným zo štandardov v hlbokom učení vďaka robustnému správaniu a tomu, že zvyčajne vyžaduje len minimálne ladenie hyperparametrov?

Výber optimalizátora v praxi

Výber vhodného optimalizátora závisí od typu úlohy a architektúry modelu. Adam je často prvou voľbou vďaka dobrej výkonnosti naprieč rôznymi úlohami. Pre konvolučné siete v počítačovom videní sa osvedčil SGD s momentom, ktorý pri správnom nastavení dosahuje lepšiu generalizáciu.

Optimalizátory majú svoje obmedzenia – žiadny z nich nie je univerzálne najlepší pre všetky typy úloh. Výber často vyžaduje experimentovanie s rôznymi nastaveniami learning rate a ďalších hyperparametrov.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Kingma, Ba (2014) – Adam: A Method for Stochastic Optimization: https://arxiv.org/abs/1412.6980

Odporúčané zdroje:

• PyTorch Documentation – Optimizers: https://pytorch.org/docs/stable/optim.html
• TensorFlow Documentation – Optimizers: https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers