Pytorch使用AdaBelief 优化器

优化器两个家族：SGD & Adam。

对于传统CV领域，SGD收敛慢但是泛化性好，Adam反之。但是对GAN这种复杂网络，Adam效果更好。

目前我应用于imagenet训练，SGD已经取得很好的效果，想找一些更好的优化器。

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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.07468.pdf

代码链接：https://github.com/juntang-zhuang/Adabelief-Optimizer

【核心思想】：观测梯度与预测梯度比较，如果差距很小，就走比较大的一步，反之。所以称为梯度方向上的belief。?

【安装和使用】：

?【参数设置参考】

Task	lr	beta1	beta2	epsilon	weight_decay	weight_decouple	rectify	fixed_decay	amsgrad
Cifar	1e-3	0.9	0.999	1e-8	5e-4	False	False	False	False
ImageNet	1e-3	0.9	0.999	1e-8	1e-2	True	False	False	False

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代码链接：?GitHub - amirgholami/adahessian: ADAHESSIAN: An Adaptive Second Order Optimizer for Machine Learning?

论文链接：?https://arxiv.org/pdf/2006.00719.pdf

AdaHessian是一种基于PyTorch的二阶神经网络训练优化器。该库支持卷积神经网络(image_classification)和基于变压器的模型(transformer)的训练。

【spotlight】：克服传统二阶算法迭代计算量大的问题

【安装和使用】：

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?代码链接：GitHub - Luolc/AdaBound: An optimizer that trains as fast as Adam and as good as SGD.

论文链接：https://openreview.net/pdf?id=Bkg3g2R9FX

利用学习速率的动态边界来实现从自适应方法到SGD的渐进和平稳过渡?

【安装和使用】：

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?论文：http://proceedings.mlr.press/v139/schmidt21a/schmidt21a.pdf

项目地址：GitHub - SirRob1997/Crowded-Valley---Results: This repository contains the results for the paper: "Descending through a Crowded Valley - Benchmarking Deep Learning Optimizers"

选择了15种常用优化器和8个深度学习问题，对于每个问题和优化器，评估了四种不同调优预算和四种选定的学习率计划的所有可能组合，并用它分析了1,920种可能的配置方案。

?结论：

1、优化器的性能，在不同的任务中有很大差异；

2、事实上，大部分优化器的性能惊人地相似，目前尚没有“最通用”的优化方法；

3、对优化器进行（参数）微调，其实和选择优化器一样重要、甚至更重要。

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Stochastic Weight Averaging in PyTorch | PyTorch

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