延迟容忍SGD：适应更新延迟的并行SGD。TensorFlow：支持大规模分布式计算的框架。弹性平均SGD（EASGD）：增强探索能力的SGD。...优点计算效率与稳定性平衡：结合了批梯度下降和随机梯度下降的优点，计算效率和稳定性较好硬件友好：小批量的计算可以充分利用现代硬件的并行计算能力缺点参数调整复杂：需要选择合适的小批量大小，以平衡计算效率和稳定性公式小批量梯度下降法的更新公式如下...TensorFlow 是一个支持大规模分布式计算的开源框架，它提供了多种并行和分布式计算的工具，能够方便地实现并行和分布式SGD。...原理TensorFlow 通过数据并行和模型并行的方式，实现了大规模分布式计算。...优点强大功能：支持多种并行和分布式计算方式，功能强大社区支持：有广泛的社区支持和丰富的文档缺点学习曲线陡峭：相对于其他框架，TensorFlow 的学习曲线较陡峭，初学者需要一定的时间来掌握弹性平均SGD
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。... 的值，若 LNorm 的梯度乘上这个缩放因子。...关于 gradient clipping 的作用可更直观地参考下面的图，没有 gradient clipping 时，若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer
而批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD）是梯度下降算法的三种常见变体，它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。...小批量梯度下降 （MBGD）：MBGD则是取两者的折中，每次迭代使用一小部分样本，即一个小批量来计算梯度和更新参数。...比如将1000个样本分成若干个小批量，每个小批量包含32个样本，那么每次迭代就基于这32个样本进行计算。...MBGD：结合了BGD的稳定性和SGD的随机性，通常能更稳定地收敛，且收敛速度比BGD快。同时，由于小批量的随机性，也有一定机会跳出局部最优解。...MBGD：计算量介于BGD和SGD之间，合理选择小批量大小，可以在计算效率和内存占用之间取得较好的平衡。
我们使用小批量是因为它倾向于更快地收敛，因为它不需要完全遍历训练数据来更新权重。 为什么Batch Size很重要？ Keskar 等人指出，随机梯度下降是连续的，且使用小批量，因此不容易并行化 。...为了回答这个问题，我们使用 TensorFlow 中的 MirroredStrategy 在四个 GPU 上并行训练： with tf.distribute.MirroredStrategy().scope...为了理解这种行为，让我们设置一个虚拟场景，其中我们有两个梯度向量 a 和 b，每个表示一个训练示例的梯度。让我们考虑一下批量大小 = 1 的平均批量更新大小与批量大小 = 2 的情况相比如何。...我们看到这是由于较大的批次大小应用了较小的批次更新，这是由于批次内梯度向量之间的梯度竞争。 选择合适的学习率时，较大的批量尺寸可以更快地训练，特别是在并行化时。...本文亮点总结 1.随机梯度下降是连续的，且使用小批量，因此不容易并行化 。使用更大的批量大小可以让我们在更大程度上并行计算，因为我们可以在不同的工作节点之间拆分训练示例。
梯度下降法 梯度下降法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降算法如下： 输入：目标函数 ? ，梯度函数 ? ，计算精度 ? ： 输出： ? 的极小点 ?...优点：全局最优解，易于并行实现 缺点：训练过程慢，对于较大的内存无法容纳的数据集，该方法否无法被使用 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent） 在每次更新参数时，随机选取一个样本...小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent） 更新每一参数时，使用一部分样本来更新，对n个样本构成的一批数据，计算惩罚函数并求导： ?...Downpour SGD 容忍延迟的 SGD 算法 TensorFlow 弹性平均梯度下降法（Elastic Averaging SGD） 优化SHD的其它手段： 重排法（Shuffling）和递进学习...统计学习方法》 深度解读最流行的优化算法：梯度下降 三种梯度下降的方式：批量梯度下降、小批量梯度下降、随机梯度下降
每个GPU根据分配给它的小批量子集计算模型参数的损失和梯度。 将 k 个GPU中每个GPU的局部梯度聚合以获得当前的小批量随机梯度。 聚合梯度被重新分配到每个GPU。...每个GPU使用这个小批量随机梯度来更新它维护的完整的模型参数集。...工作节点 们只负责计算梯度，待所有计算设备完成梯度计算之后，把计算好的梯度发送给参数服务器，这样参数服务器收到梯度之后，执行一定的计算（梯度平均等）之后，就更新其维护的参数，做到了在节点之间对梯度进行平均...，利用平均梯度对模型进行更新。...0x05 ring-allreduce 百度提出使用新算法来平均梯度，取消 Reducer，并让这些梯度在所有节点之间交流，这被称为 ring-allreduce，他们使用 TensorFlow 也实现了这种算法
batch_size = 16 # 根据显存容量设置合适的batch size 累积梯度：在多个小批量上累积梯度，以实现更大的有效批量大小，避免显存不足。...解决方案： 确保显存分配合理：避免不必要的并行操作，并在每次计算后检查显存的使用情况。 调试内存泄漏：使用CUDA的调试工具或TensorFlow的profiler来检测和修复内存泄漏问题。...累积梯度示例 通过累积梯度，你可以在不增加显存压力的情况下训练更大批量的数据。...例如，在一个小批量上累积梯度，每几个小批量再更新一次权重： optimizer.zero_grad() for i in range(gradient_accumulation_steps):...() 多线程或异步操作导致显存占用 避免多余的并行操作，调试内存泄漏 未来展望 随着GPU技术的不断进步，新一代的图形处理器将提供更大的显存、更快的带宽和更强的处理能力。
真正的问题不在“深度”本身，而是由梯度下降算法所指导的训练过程，容易遭遇梯度消失问题（Vanishing Gradient Problem），以及与之成对存在的梯度爆炸问题（Exploding Gradient...这将导致靠前面的神经元层梯度的不稳定——容易过小或者过大，从而产生梯度消失或梯度爆炸。 以梯度消失为例。...梯度爆炸 梯度爆炸问题，效果与梯度消失恰恰相反——越靠前的隐藏层的梯度越大。 一个简单的解释是：训练过程中随着权重w的不断更新，分布不再服从初始化时的N(0, 1)。...总的来说，不管是梯度消失还是梯度爆炸，深度网络中靠近输入层的神经元，其梯度的内在结构“不稳定”是学习困难的根本原因。...这或许是基于梯度下降训练全连接网络的宿命。
更新频率的降低带来了更稳定的误差梯度，并可能使得一些问题更稳定的收敛。 预测误差的计算和模型更新的分离使算法可以通过并行处理实现。 缺点 更稳定的误差梯度可能导致模型过早收敛到不太理想的一组参数。...什么是小批量梯度下降？ 小批量梯度下降是梯度下降算法的一种变体，它将训练数据集分成小批量，用于计算模型误差和更新模型系数。...实现过程中可以选择在小批量上对梯度进行求和，或者取梯度的平均值，这进一步降低了梯度的方差。 小批量梯度下降试图在随机梯度下降的稳健性和批梯度下降的效率之间寻求平衡。...分批处理允许在存储器中只存储部分数据，算法的存储和实现都变得更高效。 缺点 小批量需要为学习算法配置额外的“小批量”超参数。 错误信息必须在批量梯度下降等小批量训练实例中累积。...如何配置小批量梯度下降 小批量梯度下降是大多数应用中梯度下降的推荐变体，特别是在深度学习中。 为了简洁起见，通常将小批量大小称为“批量大小”，它通常被调整到正在执行实现的计算体系结构的一个方面。
另外还有一个原因就是，采用小批量方式来进行训练，可以降低收敛到局部最优的风险（想象一个在凹凸不平的地面上运动的小球，小球很容易陷入一些小坑，这些小坑并不是最低点）。 ?...概率论中矩的含义是：如果一个随机变量 X 服从某个分布，X 的一阶矩是 E(X)，也就是样本平均值，X 的二阶矩就是 E(X^2)，也就是样本平方的平均值。...Adam 算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。...Adam 也是基于梯度下降的方法，但是每次迭代参数的学习步长都有一个确定的范围，不会因为很大的梯度导致很大的学习步长，参数的值比较稳定。...adam 论文 https://arxiv.org/pdf/1412.6980v8.pdf tensorflow文档 关于adam https://www.tensorflow.org/versions
在本综述中，我们介绍梯度下降的不同变形形式，总结这些算法面临的挑战，介绍最常用的优化算法，回顾并行和分布式架构，以及调研用于优化梯度下降的其他的策略。...，高效地求解每个小批量数据的梯度。...通常，小批量数据的大小在50到256之间，也可以根据不同的应用有所变化。当训练神经网络模型时，小批量梯度下降法是典型的选择算法，当使用小批量梯度下降法时，也将其称为SGD。...除了像Adadelta和RMSprop一样存储一个指数衰减的历史平方梯度的平均vtv_t，Adam同时还保存一个历史梯度的指数衰减均值mtm_t，类似于动量： mt=β1mt−1+(1−β1)gt m_t...7 总结 在这篇博客文章中，我们初步研究了梯度下降的三个变形形式，其中，小批量梯度下降是最受欢迎的。
GPipe是一个分布式机器学习库，它使用同步随机梯度下降和管道并行化进行训练，可以应用到包含多个序列层的任意DNN中。...开源地址：https://github.com/tensorflow/lingvo/blob/master/lingvo/core/gpipe.py 从小批量到微小批量 加速中型DNN模型有两种标准方法...为了在多个加速器上也能进行高效的模型训练，GPipe将模型分割并分配给不同的加速器，将小批量训练样本自动分割成更小的批量（微小批量）。通过在微小批量样本上管道化整个执行过程，加速器可以实现并行运行。...此外，各微小批量上的梯度可以一直累加，这样分区数量就不会影响到模型质量。 ? 上：由于DNN网络的序列本质，初始的模型并行化策略导致计算能力无法充分利用，每次只有一个加速器处于活跃状态。...表3：AmoebaNet-B (6,512) 的迁移学习结果，输入图像大小为480×480，测试时使用的是single crop。这些结果均为5次精调运行后的平均值。
小批量梯度下降 小批量梯度下降，介于批梯度下降和随机梯度下降之间。当样本数量m=1000时，而小批量数量b=10，则有如下算法。...其中i 进行遍历到数据集末尾m-b+1，计算梯度过程中求均方差过程求导以后使用的除数为b，遍历的小批量为i+b-1。 ?...随机梯度下降收敛 收敛性检查，使用的批梯度下降方法和随机梯度下降方法如下图，批梯度下降方案过于耗时，而随机梯度下降，通过收集一定步数的cost值，然后求得平均，得到一个近似的误差J，作为参考，通过绘图，...映射化简和数据并行 该部分的主要思想是，将一个小批量的数据（如400），分为数份（如4份），分别通过数个机器（如4个），计算梯度值，然后将所有的计算结果，结合到一个模型中，以加速神经网络的训练过程。...一些高级的函数库也已经能够使用单个机器多CPU的方案，也就是并行化在一个多核的机器上运行，以加速训练过程。 ?
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...正如我们所说，因为小批量会导致收敛速度慢，所以我们可以使用三种主要方法来增加有效批量大小： 使用多个小型 GPU 在小批量上并行运行模型 — DP 或 DDP 算法 使用更大的 GPU（昂贵） 通过多个步骤累积梯度...GPU 以计算参数的梯度 将梯度发送回Master GPU（这些是所有训练示例的梯度平均值），将它们相加得到整批30个的平均梯度 更新主 GPU 上的参数并将这些更新发送到其他 2 个 GPU 以进行下一次迭代...梯度累积 如果我们只有一个 GPU 但仍想使用更大的批量大小，另一种选择是累积一定数量的步骤的梯度，有效地累积一定数量的小批量的梯度，从而增加有效的批量大小。...因此，为了累积梯度，我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量，而不将梯度设置为零，以便它们在多次迭代中累积，然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度（loss
为了解决这些问题，研究者提出了多种梯度下降法的变种，如批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、**小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent...2.3 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点。...它每次使用一小部分训练样本（如32或64个样本）来计算梯度并更新参数。这样，计算速度较快，同时避免了SGD的高波动性。小批量梯度下降通常是现代深度学习中使用的优化算法。优点：计算开销较小，收敛较快。...3.1 Adam的工作原理Adam算法通过计算梯度的一阶矩（即梯度的平均值）和二阶矩（即梯度的平方的平均值）来动态调整学习率。...《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》 by Aurélien Géron 这本书从实践角度出发，介绍了如何实现和使用不同的优化算法
小批量随机梯度下降 这又是一个折中的方案，它是在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度，假设当前迭代次数为k，则有 以下都用代替，表明是向量 这里也是的无偏估计...，每次迭代时选的批量样本不一样，每次迭代的时候的学习率不一样，严格来说这学习率是需要在迭代过程中自我衰减的，一般有公式 或 这里的为超参数 当批量较小时，每次迭代中使用的样本少，这会导致并行处理和内存使用效率变低...即 超参数，通常设定为0.9, 当=0时，动量法等价于小批量随机梯度下降 对于第一个式子转化成 所以实际上是对序列的加权平均(后面有详细推导说明)，所以动量法在每个迭代时间步k的自变量更新量近似于将最近...，即 可以看作是最近个时间步的小批量随机梯度平方项的加权平均。...RMSProp算法与动量法的结合，具体核心变化式子为: 对做指数加权移动平均， 因为过去各时间步小批量随机梯度权值之和会较小，所以这里对做了偏差修正 和AdaGrad算法、RMSProp算法以及
随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据，更新在梯度(g)的反方向上的模型参数(g): 神经网络由 f(x(i); theta)表示;其中x(i)为训练数据，y(i)为训练标签...动量 动量积累了指数衰减的过去的渐变移动平均线，并继续朝着它们的方向移动： Nesterov和标准动量之间的差异是梯度被评估的地方，Nesterov的动量是在应用了当前速度后对梯度进行评估，因此Nesterov...RMSProp RMSProp通过将梯度积累改变成指数加权移动平均，从而改变AdaGrad: 注意，AdaGrad意味着，即使梯度在训练开始时积累了梯度，其学习速率也会降低。...通过引入指数加权移动平均，我们将最近的过去与遥远的过去进行比较。因此，RMSProp被证明是一种有效的、实用的深度神经网络优化算法。...我们发现，使用Nesterov Momentum和Adam算法的SGD在TensorFlow中的MNIST数据上训练一个简单的CNN时产生最好的结果。
随机方法的典型示例是随机梯度下降，小批量的大小通常由以下几个因素决定：更大的批量会计算更精确的梯度估计，但是回报却小于线性的。...极小批量通常难以充分利用多核架构，这促使我们使用一些绝对最小批量，低于这个值的小批量处理不会减少计算时间。如果小批量处理中的所有样本可以并行地处理(通常确实是如此)，那么内存消耗和批量大小会正比。...小批量是随机抽取的这点也很重要。从一组样本中计算出梯度期望的无偏估计要求这样的样本是独立的。...然而，这种偏差真实随机采样的方法并没有很严重的有害影响。不以某种范式打乱样本顺序才会极大地降低算法的性能。很多机器学习上的优化问题都可以分解成并行地计算不同样本上单独的更新。...换言之，我们在计算小批量样本X上最小化J(X)的更新时，同时可以计算其他小批量样本上的更新。小批量随机梯度下降的一个有趣动机是，只要没有重复使用样本，它将遵循着真实泛化误差的梯度。
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