mindspore.nn.LARS

class mindspore.nn.LARS(*args, **kwargs)[源代码]

LARS算法的实现。

LARS算法采用大量的优化技术。详见论文 LARGE BATCH TRAINING OF CONVOLUTIONAL NETWORKS。

更新公式如下：

\[\begin{split}\begin{array}{ll} \\ &\newline &\hline \\ &\textbf{Parameters}: \text{base learning rate } \gamma_{0} , \text{ momentum m}, \text{ weight decay } \lambda , \\ &\hspace{5mm}\text{ LARS coefficient } \eta , \text{ number of steps } T \\ &\textbf{Init}: \text{ t=0, v=0, init weight } w_{0}^{l} \text{ for each layer } l \\[-1.ex] &\newline &\hline \\ &\textbf{while} \text{ t<T for each layer } l \textbf{ do} \\ &\hspace{5mm}g_{t}^{l} \leftarrow \nabla L\left(w_{t}^{l}\right) \\ &\hspace{5mm}\gamma_{t} \leftarrow \gamma_{0} *\left(1-\frac{t}{T}\right)^{2} \\ &\hspace{5mm}\gamma^{l} \leftarrow \eta *\frac{\left\|w_{t}^{l}\right\|}{\left\|g_{t}^{l}\right\|+ \lambda\left\|w_{t}^{l}\right\|} \text{(compute the local LR } \gamma^{ l)} \\ &\hspace{5mm}v_{t+1}^{l} \leftarrow m v_{t}^{l}+\gamma_{t+1} * \gamma^{l} *\left(g_{t}^{l}+\lambda w_{t}^{l}\right) \\ &\hspace{5mm}w_{t+1}^{l} \leftarrow w_{t}^{l}-v_{t+1}^{l} \\ &\textbf{ end while } \\[-1.ex] &\newline &\hline \\[-1.ex] \end{array}\end{split}\]

\(w\) 表示 params，\(g\) 表示 gradients ，\(t\) 表示当前step，\(\lambda\) 表示 optimizer 配置的 weight_decay ，\(\gamma\) 表示 optimizer 配置的 learning_rate ，\(\eta\) 表示 coefficient 。

参数：

  • optimizer (Optimizer) - 待封装和修改梯度的MindSpore优化器。

  • epsilon (float) - 将添加到分母中，提高数值稳定性。默认值：1e-05。

  • coefficient (float) - 计算局部学习速率的信任系数。默认值：0.001。

  • use_clip (bool) - 计算局部学习速率时是否裁剪。默认值：False。

  • lars_filter (Function) - 用于指定使用LARS算法的网络参数。默认值：lambda x: ‘LayerNorm’ not in x.name and ‘bias’ not in x.name。

输入：

  • gradients (tuple[Tensor]) - 优化器中 params 的梯度，shape与优化器中的 params 相同。

输出：

Union[Tensor[bool], tuple[Parameter]]，取决于 optimizer 的输出。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import nn, Model
>>>
>>> net = Net()
>>> loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
>>> opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), 0.1, 0.9)
>>> opt_lars = nn.LARS(opt, epsilon=1e-08, coefficient=0.02)
>>> model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=opt_lars, metrics=None)