RMSProp及同类优化器原理解析 | AI生成和翻译
什么是RMSProp？
RMSProp（均方根传播）是一种自适应优化算法，用于通过梯度下降训练神经网络。它通过维护平方梯度的移动平均值来归一化每个参数的学习率，从而解决梯度消失或爆炸的挑战。这使得它对于非平稳目标（如循环神经网络中的目标）特别有效。该算法由Geoffrey Hinton提出，是Adagrad的变体，使用指数衰减平均值而非累积所有过去梯度，防止学习率随时间过度收缩。
类似RMSProp的优化器
类似RMSProp的优化器通常是基于梯度历史动态调整学习率的自适应方法。它们建立在带动量的梯度下降思想之上，但侧重于每个参数的自适应处理，以应对稀疏或噪声数据。以下是关键相似优化器的比较：
| 优化器 | 主要特性 | 与RMSProp的相似点 | 与RMSProp的不同点 |
|---|---|---|---|
| Adagrad | 累积平方梯度的总和以调整学习率；适用于稀疏数据。 | 两者都使用梯度幅度对每个参数调整学习率。 | Adagrad对所有过去梯度求和，导致学习率单调下降（通常过快）；RMSProp使用移动平均值实现更稳定的调整。 |
| Adadelta | Adagrad的扩展，使用梯度更新的移动窗口；无需手动调整学习率。 | 共享均方根（RMS）归一化梯度以实现自适应学习率。 | 引入了参数更新的单独移动平均值（不仅仅是梯度），使其对初始化更鲁棒并减少超参数敏感性。 |
| Adam（自适应矩估计） | 将动量（梯度的一阶矩）与类似RMSProp的自适应（二阶矩）结合；经过偏差校正以改善早期训练。 | 与RMSProp一样，使用平方梯度的指数衰减平均值对每个参数进行缩放。 | 添加动量项以加速收敛；包含偏差校正，通常在大数据集上优于RMSProp，但在某些情况下泛化能力稍差。 |
| AdamW | Adam的变体，具有解耦权重衰减用于正则化。 | 继承RMSProp通过二阶矩估计的自适应缩放。 | 将权重衰减与自适应学习率分离，在微调Transformer等任务中相比标准Adam（因此也优于RMSProp）提高了泛化能力。 |
| 带动量的SGD（Nesterov） | 基本随机梯度下降，具有“前瞻”动量以预测梯度。 | 在实践中可以模拟自适应行为以实现更平滑的更新。 | 并非真正的自适应（固定学习率）；依赖动量进行加速而非每个参数的缩放，但通常比纯自适应方法（如RMSProp）泛化更好。 |
这些优化器通常在PyTorch或TensorFlow等框架中实现（例如torch.optim.RMSprop）。对于大多数深度学习任务，可以从RMSProp或Adam开始，因为它们能很好地处理各种问题。对于稀疏数据，可以尝试Adagrad；对于RNN/LSTM，RMSProp或Adam表现突出。