常用的几款优化器

https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299
https://www.jianshu.com/p/ee39eca29117

梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）

根据计算目标函数J(θ)采用数据量的大小，梯度下降算法又可以分为批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent），随机梯度下降算法（Stochastic GradientDescent）和小批量梯度下降算法（Mini-batch Gradient Descent）。

批量梯度下降算法：
针对的是整个数据集，通过对所有的样本的计算来求解梯度的方向。
优点：全局最优解；易于并行实现；
缺点：当样本数据很多时，计算量开销大，计算速度慢
随机梯度下降算法：只通过一个随机选取的数据(xn,yn) 来获取“梯度”，以此对w进行更新。这种优化方法叫做随机梯度下降。其收敛速度会快一些，但是有可能出现目标函数值震荡现象，因为高频率的参数更新导致了高方差。
每个数据都计算算一下损失函数，然后求梯度更新参数。
优点：计算速度快
缺点：收敛性能不好
小批量梯度下降算法（通常选用该方案），是折中方案，J(θ)选取训练集中一个小批量样本计算，这样可以保证训练过程更稳定，而且采用批量训练方法也可以利用矩阵计算的优势。这是目前最常用的梯度下降算法。

常见问题：

选择合适的learning rate比较困难，如果对所有的参数更新使用同样的learning rate。对于稀疏数据或者特征，有时我们可能想对不经常出现的特征更新快一些，对于常出现的特征更新慢一些，这时候SGD就不太能满足要求了。

image.png

SGD容易收敛到局部最优，并且在某些情况下可能被困在鞍点，容易产生局部最优，而不能达到全局最优。

Momentum（动量）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21475880

SGD更新方向完全依赖于当前的batch，因而其更新十分不稳定，每次迭代计算的梯度含有比较大的噪音。

滑板问题：

image.png

下图为函数，可知最小值位于（0,0）点，从（150,75）这个点开始下降。

# 梯度函数，返回x,y方向上的导数。
def g(x):
    return np.array([2 * x[0], 100 * x[1]])
def momentum(x_start, step, g, discount = 0.7):   
    x = np.array(x_start, dtype='float64')
    pre_grad = np.zeros_like(x)
    for i in range(50):
        grad = g(x)
        pre_grad = pre_grad * discount + grad * step
        # 部分（discount）保留之前的惯性pre_grad
        x -= pre_grad
        
        print '[ Epoch {0} ] grad = {1}, x = {2}'.format(i, grad, x)
        if abs(sum(grad)) < 1e-6:
            break;
    return x

朴素SGD.png

当使用了动量后，实际上沿-y和+y方向的两个力可以相互抵消，而-x方向的力则会一直加强，这样滑板少年会在y方向打转，但是y方向的力量会越来越小，但是他在-x方向的速度会比之前快不少。但还是在y轴方向浪费了不少时间，产生了强烈的震荡抖动。

Momentum.png

Nesterov Accelerated Gradient（2012年）

该优化器相对于Momentum，唯一不同的是计算反向梯度的时机。Momentum计算的是当前位置的反向梯度，Nesterov Momentum 计算的是按照上次更新方向走一小步后的反向梯度。

def g(x):
    return np.array([2 * x[0], 100 * x[1]])
def momentum(x_start, step, g, discount = 0.7):   
    x = np.array(x_start, dtype='float64')
    pre_grad = np.zeros_like(x)
    for i in range(50):
        grad = g(x+pre_grad*discount)
        # 提前跨一步，但是是用于提取它的梯度
        pre_grad = pre_grad * discount + grad * step
        # 部分（discount）保留之前的惯性pre_grad
        x -= pre_grad
        
        print '[ Epoch {0} ] grad = {1}, x = {2}'.format(i, grad, x)
        if abs(sum(grad)) < 1e-6:
            break;
    return x

image.png

因为momentum的值更小，所以可以减弱震荡，避免跨过头太多导致剧烈的震荡。

Nesterov.png

AdaGrad算法（2011年）

增加了一个学习率递减系数。在训练迭代过程，初期步长大后期步长小。由于比较陡的方向梯度比较大，其学习速率将衰减得更快，这有利于参数沿着更接近坡底的方向移动，从而加速收敛。

注：通常为，是为了防止分母的为 0，为步长（学习率）

注：如果第t次训练有m个样本，则取

特点：
（1）适合处理稀疏梯度。
缺点：
（1）由公式可以看出，仍依赖于人工设置一个全局学习率。
（2）分母上梯度平方的累加将会越来越大，会造成训练提前结束。
（3）深度学习中，深度过深时会造成训练提前结束。

RMSProp算法

衰减系数累积了所有更新步骤中的梯度，我们可能更希望考察最近几步中的梯度来决定衰减系数。所以我们添加了一个衰减系数，使距离远的更新影响更弱，距离近的更新影响大。这就是RMSProp。

衰减系数ρ
步长ε
第t轮迭代的梯度g^t

自适应矩估计（adaptive moment estimation）：
https://blog.csdn.net/qq_41747565/article/details/86100697
https://blog.csdn.net/fengchao03/article/details/78208414

详细版.png

偏置修正：因为初始化为0，为了能快点进入工作状态，给每个都除以校正初始化偏差。

t从0开始,m0,n0初始化为0，和是对和的无偏估计, gt指Θt在该处目标函数的梯度值，u一般取0.9, v一般取0.999, ε一般取。是步长。

各种算法的选择：
https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628

对于稀疏数据，优先选择学习速率自适应的算法如RMSprop和Adam算法，而且最好采用默认值，大部分情况下其效果是较好的
SGD通常训练时间更长，容易陷入鞍点，但是在好的初始化和学习率调度方案的情况下，结果更可靠。
如果要求更快的收敛，并且较深较复杂的网络时，推荐使用学习率自适应的优化方法。例如对于RNN之类的网络结构,Adam速度快,效果好,而对于CNN之类的网络结构,SGD +momentum 的更新方法要更好（常见国际顶尖期刊常见优化方法）.
Adadelta，RMSprop，Adam是比较相近的算法，在相似的情况下表现差不多。
在想使用带动量的RMSprop，或者Adam的地方，大多可以使用Nadam取得更好的效果。
特别注意学习速率的问题。学习速率设置得非常大，那么训练可能不会收敛，就直接发散了；如果设置的比较小，虽然可以收敛，但是训练时间可能无法接受。理想的学习速率是：刚开始设置较大，有很快的收敛速度，然后慢慢衰减，保证稳定到达最优
其实还有很多方面会影响梯度下降算法，如梯度的消失与爆炸，梯度下降算法目前无法保证全局收敛还将是一个持续性的数学难题。
RMSprop适合处理非平稳目标 - 对于RNN效果很好

Momentum还有NAG这种动量算法容易在梯度翻转的时候因为惯性作用偏离目标航线，但是一但找到了正确的行驶方向就能跑得比自适应的快很多。自适应相对比较稳妥

三处低地的曲面.gif

鞍点曲面.gif

峡谷地貌.gif

常用的几款优化器

常见问题：

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