Optax项目Polyak SGD优化器新增正部子最优间隙选项
2025-07-07 07:10:50作者:邓越浪Henry
在深度学习优化器库Optax中,Polyak SGD(随机梯度下降)是一种基于子最优间隙(suboptimality gap)的自适应学习率优化算法。近期社区讨论并通过了一项重要改进——为Polyak SGD增加仅使用子最优间隙正部的选项。
技术背景
Polyak SGD的核心思想是利用当前目标函数值f(x)与最优值f之间的差距f(x)-f来自适应调整学习率。传统实现中直接使用这个差值,无论其正负。但在实际应用中,当f(x)低于理论最优值f时(可能由于f估计不准确或噪声导致),会产生负的学习率调整,这可能引发数值不稳定问题。
改进方案
新增的plus选项将应用ramp函数处理子最优间隙,即只保留正部:(f(x)-f*)_+ = max{f(x)-f*, 0}。这种改进有以下优势:
- 数值稳定性:避免负学习率调整
- 理论保证:与Garrigos等人2023年提出的SPS+方法一致
- 实用性:处理最优值估计不准确的情况
实现细节
在Optax的实现中,这个功能通过一个布尔参数plus控制。当设置为True时,优化器会在计算学习率前对子最优间隙应用max操作。这种实现保持了API的简洁性,同时提供了更强的鲁棒性。
应用场景
这项改进特别适用于:
- 最优值f*估计可能存在误差的情况
- 噪声较大的优化问题
- 需要更稳定训练过程的场景
总结
Optax项目对Polyak SGD的这项改进增强了算法的鲁棒性和实用性,使其能够更好地处理实际优化问题中的各种情况。这体现了开源社区持续优化算法实现、提升用户体验的努力。
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