深度模型中的优化挑战

深度模型中的优化

1. 神经网络中的优化挑战

1.1 病态

  病态问题一般被认为存在于神经网络训练过程中。病态体现在随机梯度下降会‘‘卡’’ 在某些情况，此时即使很小的更新步长也会增加代价函数。

1.2 局部极小值

  由于模型可辨识性（model identifiability）问题，神经网络和任意具有多个等效参数化潜变量的模型都会具有多个局部极小值。如果一个足够大的训练集可以唯一确定一组模型参数，那么该模型被称为可辨认的。带有潜变量的模型通常是不可辨认的，因为通过相互交换潜变量我们能得到等价的模型。例如，考虑神经网络的第一层，我们可以交换单元 i 和单元 j 的传入权重向量、传出权重向量而得到等价的模型。如果神经网络有 m 层，每层有 n 个单元，那么会有 n! m 种排列隐藏单元的方式。这种不可辨认性被称为权重空间对称性（weight space symmetry）。
  一种能够排除局部极小值是主要问题的检测方法是画出梯度范数随时间的变化。如果梯度范数没有缩小到一个微小的值，那么该问题既不是局部极小值，也不是其他形式的临界点。

1.3 高原、鞍点和其他平坦区域

  对于很多高维非凸函数而言，局部极小值（以及极大值）事实上都远少于另一类梯度为零的点：鞍点。鞍点附近的某些点比鞍点有更大的代价，而其他点则有更小的代价。在鞍点处，Hessian矩阵同时具有正负特征值。位于正特征值对应的特征向量方向的点比鞍点有更大的代价，反之，位于负特征值对应的特征向量方向的点有更小的代价。

1.4 悬崖和梯度爆炸

  多层神经网络通常存在像悬崖一样的斜率较大区域，如图1所示。这是由于几个较大的权重相乘导致的。遇到斜率极大的悬崖结构时，梯度更新会很大程度地改变参数值，通常会完全跳过这类悬崖结构。

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  当传统的梯度下降算法提议更新很大一步时，启发式梯度截断会干涉来减小步长，从而使其不太可能走出梯度近似为最陡下降方向的悬崖区域。悬崖结构在循环神经网络的代价函数中很常见，因为这类模型会涉及到多个因子的相乘，其中每个因子对应一个时间步。因此，长期时间序列会产生大量相乘。

1.5 长期依赖

  当计算图变得极深时，神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化变得极其困难。梯度消失使得我们难以知道参数朝哪个方向移动能够改进代价函数，而梯度爆炸会使得学习不稳定。之前描述的促使我们使用梯度截断的悬崖结构便是梯度爆炸现象的一个例子。

1.6 非精确梯度

  大多数优化算法的先决条件都是我们知道精确的梯度或是Hessian矩阵。在实践中，通常这些量会有噪声，甚至是有偏的估计。几乎每一个深度学习算法都需要基于采样的估计，至少使用训练样本的小批量来计算梯度。