Tensorflow.js tf.train.sgd()函数介绍

简介

TensorFlow.js是一个用于浏览器和Node.js的JavaScript机器学习库。TensorFlow.js由两个主要组件组成：Core API和Layers API。Core API提供了一组低级别API，用于在TensorFlow.js中构建和训练机器学习模型。而Layers API提供了相对更高级别的API，可以更方便地构建和训练一些常用的机器学习模型。

tf.train.sgd()函数是Core API中的一部分，它提供了一种使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法来训练模型的方法。在机器学习中，SGD是一种优化算法，用于最小化损失函数。它通过使用每个训练示例的梯度来更新模型的参数，其中梯度是损失函数关于参数的导数。由于SGD一次只处理一个训练示例，因此它比传统的梯度下降算法更适合大规模数据集。

用法

tf.train.sgd()函数的用法如下所示：

tf.train.sgd(learningRate, momentum)

其中：

• learningRate：学习率（learning rate）是一个正数，用于控制优化算法的步长。学习率越高，模型收敛得就越快，但是容易越过最优解。学习率越低，模型收敛得就越慢，但是更容易到达最优解。在实践中，通常要对不同的模型和数据集进行调整，以找到最佳学习率。
• momentum：动量（momentum）是一个在0和1之间的实数，用于控制优化算法的惯性。动量越高，历史方向对更新的影响就越大，这有助于跳出局部最优解，并减少震荡。动量越低，历史方向对更新的影响就越小，这有助于更好地靠近最优解。

tf.train.sgd()函数的返回值是一个优化器（Optimizer），它有两个方法可以使用，分别是：

• minimize(loss, varList)：根据损失函数（loss）和一组变量（varList）来最小化损失函数并更新变量。损失函数是一个标量，变量是一组张量（Tensor），必须指定需要更新的变量。
• applyGradients(gradsAndVars)：根据一组梯度（gradsAndVars）来更新变量，并返回一个Promise，表示更新已经完成。梯度是一组（梯度，变量）元组的数组，其中梯度是一个与变量形状相同的张量，表示损失函数关于变量的导数。根据SGD算法，每次更新会根据梯度和学习率来更新变量。

示例

以下示例展示了如何使用tf.train.sgd()函数来最小化梯度值的平方和：

// 定义一组变量
const a = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));
const b = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));

// 定义一个损失函数 loss = (2a + b - 5)^2 + (a - 1)^2
function loss(predictions, labels) {
  const term1 = predictions.sub(labels).pow(2).sum();
  const term2 = a.sub(tf.scalar(1)).pow(2).add(b.sub(tf.scalar(2))).sum();
  return term1.add(term2);
}

// 定义训练数据
const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([[3], [5], [7], [9]], [4, 1]);

// 定义优化器
const optimizer = tf.train.sgd(0.01, 0.9);

// 开始训练
for (let i = 0; i < 500; i++) {
  optimizer.minimize(() => loss(tf.add(tf.mul(xs, a), b), ys), true, [a, b]);
}

// 打印结果
console.log("a: " + a.dataSync()[0]);
console.log("b: " + b.dataSync()[0]);

在本例中，我们使用SGD算法来训练模型，使其预测出给定x值所对应的y值。我们定义了一个损失函数作为模型性能的指标，并将其作为参数传递给优化器的minimize()方法。在每次迭代中，我们计算出损失函数关于a和b的梯度，并使用SGD算法来更新它们。当迭代次数达到500次时，我们使用dataSync()来输出更新后的a和b的值。