deeplearning4jのUpdater (AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam) のパラメータまとめ

はじめに

deeplearning4jではAdamなどの主要なUpdaterは大体使えますが、Updater毎に設定できるパラメータが違うので、メモも兼ねてまとめておきます。
amarec (20161108-214953)

参考情報

Updater

数式はプラグインを入れるのがめんどくさかったので上記のdeeplearning4j公式で使っている画像を拝借しました(駄目だったら教えてください)。以降では、「数式」「dl4jで使えるパラメータと推奨値」「サンプルコード」と言うかたちで説明します。

Adagrad

updater_math3

数式 dl4j 推奨
α learningRate 1e-1 or 1e-2
ε epsilon 1e-6 or 1e-8
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(1)
    .updater(Updater.ADAGRAD)
    .learningRate(1e-1)
    .epsilon(1e-6)
    .list()
    .layer(0, new GravesLSTM.Builder()
        .nIn(numInputs).nOut(numInputs)
        .activation("softsign")
        .build())
    .layer(1, new RnnOutputLayer.Builder()
        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
        .activation("softmax")
        .nIn(numInputs).nOut(numOutputs)
        .build())
    .pretrain(false).backprop(true).build();

RMSProp

updater_math4
updater_math5
updater_math6
updater_math7

数式 dl4j 推奨
α learningRate 1e-1 or 1e-3
γ rmsDecay 0.95 or 0.90
ε epsilon 1e-8
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(1)
    .updater(Updater.RMSPROP)
    .learningRate(1e-1)
    .rmsDecay(0.90)
    .epsilon(1e-8)
    .list()
    .layer(0, new GravesLSTM.Builder()
        .nIn(numInputs).nOut(numInputs)
        .activation("softsign")
        .build())
    .layer(1, new RnnOutputLayer.Builder()
        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
        .activation("softmax")
        .nIn(numInputs).nOut(numOutputs)
        .build())
    .pretrain(false).backprop(true).build();

AdaDelta

updater_math8

数式 dl4j 推奨
γ rho 0.95
ε epsilon 1e-8
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(1)
    .updater(Updater.ADADELTA)
    .rho(0.95)
    .epsilon(1e-8)
    .list()
    .layer(0, new GravesLSTM.Builder()
        .nIn(numInputs).nOut(numInputs)
        .activation("softsign")
        .build())
    .layer(1, new RnnOutputLayer.Builder()
        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
        .activation("softmax")
        .nIn(numInputs).nOut(numOutputs)
        .build())
    .pretrain(false).backprop(true).build();

ADAM

updater_math9

数式 dl4j 推奨
α learningRate 1e-3
γ1 adamMeanDecay 0.9
γ2 adamVarDecay 0.999
ε epsilon 1e-8
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(1)
    .updater(Updater.ADAM)
    .learningRate(1e-3)
    .adamMeanDecay(0.9)
    .adamVarDecay(0.999)
    .epsilon(1e-8)
    .list()
    .layer(0, new GravesLSTM.Builder()
        .nIn(numInputs).nOut(numInputs)
        .activation("softsign")
        .build())
    .layer(1, new RnnOutputLayer.Builder()
        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
        .activation("softmax")
        .nIn(numInputs).nOut(numOutputs)
        .build())
    .pretrain(false).backprop(true).build();

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