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多分类问题实战_彭亮_神经机器翻译_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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在优化过程中引入了大量额外的随机性。最明显的是,一个模型副本几乎肯定是基于一组稍微过时的参数来计算其梯度的,因为其他一些模型副本可能同时更新了参数服务器上的参数。但除此之外,还有其他几种随机性来源:由于参数服务器碎片独立工作,因此无法保证在任何给定时刻,参数服务器的每个碎片上的参数都经历了相同数量的更新,或者更新应用于同样的顺序。此外,由于允许模型副本在单独的线程中获取参数和推送渐变,因此参数的时间戳中可能存在额外的细微不一致。对于非凸问题,这些操作的安全性几乎没有理论依据,但在实践中,我们发现放宽一致性要求非常有效。 我们发现,使用adagrad[10]自适应学习速率过程可以大大提高倾盆大雨sgd的鲁棒性。而不是在参数服务器上使用单一的固定学习率。 在图2中,Adagrad对每个参数使用单独的自适应学习速率。让i,k是第i个参数在迭代k和 wi,k它的梯度,然后我们设置:q, = MJ J=Wi,J2。由于这些i学习率仅根据每个参数的平方和梯度计算,因此adagrad很容易在每个参数服务器shard中本地实现。价值,所有学习率的恒定比例因子,通常比不使用adagrad的最佳固定学习
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