神经网络训练中梯度下降的相关问题

Question

神经网络在训练过程中不同的epoch的同一个batch所确定的梯度下降方向是一样的吗

Answer 1

• 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：神经网络epoch和batch的粗浅理解
• 除此之外, 这篇博客: [深度学习] 神经网络中的 batch 和 epoch中的 小结 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• Sample和batch和epoch的关系大致如图。
  

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  同一个batch在不同的epoch中所确定的梯度下降方向可能不一样。

  在神经网络训练中，同一个batch会被多次使用，而且每一次使用都会更新模型中的权重。因此，同一个batch在不同的epoch中所确定的梯度下降方向有可能不一样。具体来说，在每个epoch中，模型在使用同一个batch时所计算出的梯度方向是基于当前模型权重的，而当前模型权重则可能因为上一个epoch中的梯度下降方向而不同。

  针对这个问题，可以考虑以下方案：

  1.使用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）或者随机梯度下降的变体（如Adam等）。相比于传统的批量梯度下降法，随机梯度下降法每次只使用一个样本或一小批样本来更新模型权重，这样可以增加样本的随机性，降低同一个batch在不同epoch中梯度下降方向产生的变化。具体实现方法可以在训练时将batch_size设置为1或者一个较小的数值。

  2.设置随机数种子（random seed）。在训练神经网络时，通常会涉及到随机生成数据、初始化权重等过程。设置随机数种子可以让这些随机过程在不同epoch中生成相同的随机数序列，进一步减小同一个batch在不同epoch中梯度下降方向变化的可能性。具体实现方法可以使用numpy.random.seed()或torch.manual_seed()等函数来设置随机数种子。

  3.增加训练的轮数（epoch数）。在训练神经网络时，通常需要对整个训练集进行多轮迭代。增加训练的轮数可以让神经网络更充分地利用训练集中的信息，提高模型的拟合能力和泛化能力。虽然同一个batch在不同epoch中梯度下降方向可能有轻微的变化，但由于整个训练的轮数较多，这种变化的影响相对较小。

  下面给出一个使用SGD算法和设置随机数种子的训练代码示例：

  import numpy as np
  import torch
  import torch.nn as nn
  import torch.optim as optim
  
  # 设置随机数种子
  np.random.seed(0)
  torch.manual_seed(0)
  
  # 构造神经网络模型
  class Net(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(Net, self).__init__()
          self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
          self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
  
      def forward(self, x):
          x = x.view(-1, 784)
          x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
          x = self.fc2(x)
          return x
  
  # 加载MNIST数据集
  train_data = torch.utils.data.DataLoader(
      torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, download=True,
                                 transform=torchvision.transforms.Compose([
                                     torchvision.transforms.ToTensor(),
                                     torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                                 ])),
      batch_size=64, shuffle=True)
  
  test_data = torch.utils.data.DataLoader(
      torchvision.datasets.MNIST('data', train=False, download=True,
                                 transform=torchvision.transforms.Compose([
                                     torchvision.transforms.ToTensor(),
                                     torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                                 ])),
      batch_size=64, shuffle=True)
  
  # 创建模型和优化器
  net = Net()
  criterion = nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
  
  # 训练
  for epoch in range(10):
      running_loss = 0.0
      for i, data in enumerate(train_data, 0):
          inputs, labels = data
  
          optimizer.zero_grad()
  
          outputs = net(inputs)
          loss = criterion(outputs, labels)
          loss.backward()
          optimizer.step()
  
          running_loss += loss.item()
  
      print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_data)))
  

  在训练中，我们使用了SGD算法，并设置了随机数种子，从而减小同一个batch在不同epoch中梯度下降方向变化的可能性。