Nesterov加速算法

8.2 最优化 Nesterov加速算法

理论介绍

Lipschitz 连续

Lipschitz 连续： 在一个连续函数$f$上面额外施加了一个限制，要求存在一个常数$K\ge 0$使得定义域内的任意两个元素$x_1$ 和 $x_2$ 都满足
$$|f(x_1)-f(x_2)|\le K|x_1-x_2|$$
此时称函数 $f$的Lipschitz常数为 K。

简单理解，就是 $f^{\prime }(x)\le K,\forall x\in R$ ，$R$为$f$的定义域

梯度下降法：

考虑以下线性转化问题：
$$b=Ax+w$$

例如在图像模糊问题中， A为模糊模板（由未模糊图像通过转换而来）， b为模糊图像， w为噪声。 并且， A 和 b已知， x为待求的系数。

求解该问题的传统方法为最小二乘法，思想很简单，使得重构误差$||Ax-b|{|}^2$最小，即：
$$\hat{x}=arg\underset{x}{\min }||Ax-b|{|}^2$$
对 $f(x)=||Ax-b|{|}^2$求导，可得其导数为：$f^{\prime }(x)=2A^T(Ax-b)$。 对于该问题，令导数为零即可以取得最小值（函数$f(x)$为凸函数，其极小值为最小值）。

1. 如果A为非奇异矩阵，即A可逆的话，那么可得该问题的精确解为$x=A^{-1}b$。
2. 如果A为奇异矩阵，即A不可逆，则该问题没有精确解。退而求其次，我们求一个近似解就好， $||Ax-b|{|}^2\le ϵ$。

$$\begin{gathered} min||x|{|}_1 \\ s.t.||Ax-b|{|}^2\le ϵ \end{gathered}$$

其中， $||x|{|}_1$为惩罚项，用以规范化参数$x$。该例子使用L1范数作为惩罚项，是希望$x$尽量稀疏（非零元素个数尽可能的少）,即b是A的一个稀疏表示。$||Ax-b|{|}^2\le ϵ$则为约束条件，即重构误差最小。问题(3)也可以描述为：
$$\underset{x}{\min }F(x)\equiv ||Ax-b|{|}^2+\lambda ||x|{|}_1$$
式子(4)即为一般稀疏表示的优化问题。希望重构误差尽可能的小，同时参数的个数尽可能的少。

注： 惩罚项也可以是L2或者其他范数。

梯度下降法的缺陷

考虑更为一般的情况，我们来讨论梯度下降法。有无约束的优化问题如下：
$$\underset{x}{\min }F(x)\equiv f(x)$$
梯度下降法基于这样的观察：如果实值函数$F(x)$在点$a$处可微且有定义，那么函数$F(x)$在点$a$沿着梯度想反的方向$-▽F(a)$下降最快。

基于此，我们假设$f(x)$连续可微。如果存在一个足够小的数值$t>0$使得$x_2=x_1-t▽F(a)$，那么：
$$\begin{gathered} F(x_1)\ge F(x_2) \\ {x}_0\in R^n,x_k=x_{k-1}-t_k▽f(x_{k-1}) \end{gathered}$$
梯度下降法的核心就是通过式子(6)找到序列$x_k$，使得$F(x_k)\ge F(x_{k-1})$。

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从上图可以看出：初始点不同，获得的最小值也不同。因为梯度下降法求解的是局部最小值，受初值的影响较大。如果函数$f(x)$为凸函数的话，则局部最小值亦为全局最小值。这时，初始点只对迭代速度有影响。

再回头看一下式子(6)，我们使用步长$t_k$和倒数$▽F(x_k)$来控制每一次迭代时$x$的变化量。再看一下上面的那张图，对于每一次迭代，我们当然希望$F(x)$的值降得越快越好，这样我们就能更快速的获得函数的最小值。因此，步长$t_k$的选择很重要。

如果步长$t_k$太小，则找到最小值的迭代次数非常多，即迭代速度非常慢，或者说收敛速度很慢；而步长太大的话，则会出现overshoot the minimum的现象，即不断在最小值左右徘徊，跳来跳去的。

然而，$t_k$最后还是作用在$x_{k-1}$上，得到$x_k$。因此，更为朴素的思想应该是：序列$x_k$的个数尽可能小，即每一次迭代步伐尽可能大，函数值减少得尽可能的多。那么就是关于序列$x_k$的选择了，如何更好的选择每一个点$x_k$，使得函数值更快的趋紧其最小值。

ISTA 算法

ISTA（Iterative shrinkage-thresholding algorithm）， 即 迭代阈值收缩算法。

先从无约束优化问题开始， 即上面的式子(5)：

这时候，我们还假设$f(x)$满足Lipschitz连续条件，即$f(x)$的导数有下界，其最小下界称为Lipshitz常数$L(f)$。这时，对于任意的$L\ge L(f)$， 有：
$$f(x)\le f(y)+<x-y,▽f(y)>+\frac{L}{2}||x-y|{|}^2\forall x,y\in R^n$$
基于此，在点$x_k$附近可以把函数值近似为：
$$\hat{f}(x,x_k)=f(x_k)+<▽f(x_k),x-x_k>+\frac{L}{2}||x-x_k|{|}^2$$
在梯度下降的每一步迭代中，将点$x_{k-1}$处的近似函数取得最小值的点作为下一次迭代的起始点$x_k$，这就是所谓的Proximal Gradient Descent for L1 Regularization算法（其中，$t_k=\frac{1}{L}$）。
$$x_k=arg\underset{x}{\min }\{f(x_{k-1}+<x-x_{k-1},▽f(x_{k-1})>+\frac{1}{2t_k}||x-x_{k-1}|{|}^2)\}$$
上面的方法只适合解决非约束问题。而ISTA要解决的是带惩罚项的优化问题，引入范数规范函数$g(x)$对参数$x$进行约束，如下：
$$min\{F(x)\equiv f(x)+g(x):x\in R^n\}$$
使用更为一般的二次近似模型来求解上述的优化问题，在点$y,F(x):=f(x)+g(x)$的二次近似函数为：
$$Q_L(x,y):=f(y)+<x-y,▽f(y)>+\frac{L}{2}||x-y|{|}^2+g(x)$$
该函数的最小值表示为 ： $P_L$是proximal（近端算子的简写形式）、
$$P_L(y):=arg\underset{x}{\min }\{Q_L(x,y):x\in R^n\}$$
忽略其常数项$f(y)$和$▽F(y)$，这些有和没有对结果没有影响。再结合式子(11)和(12), $P_L(y)$可以写成：
$$P_L(y)=arg\underset{x}{\min }\{g(x)+\frac{L}{2}||x-(y-\frac{1}{L}▽f(y))|{|}^2\}$$
显然，使用ISTA解决带约束的优化问题时的基本迭代步骤为：
$$x_k=P_L(x_k-1)$$
固定步长的ISTA的基本迭代步骤如下（步长 $t=1/L(f)$）:

ISTA with constant stepsize

Input: $L := L(f) - A $ Lipschitz constant of $▽f$.

Step 0: Take $x_0\in R^n$

Step k: (k >= 1) Compute
$$x_k=P_L(x_{k-1})$$

然而， 固定步长的ISTA的缺点是： Lipschitz常数$L(f)$不一定可知或者计算。例如， L1范数约束的优化问题，其Lipschitz常数依赖于$A^{T}A$的最大特征值。而对于大规模的问题，非常难计算。因此，使用以下带回溯（backtracking）的ISTA：

ISTA with backtracking

Step 0. Take $L_0>0$，some $\eta >1$, and $x_0\in R^n$

Step k. $(k\ge 1)$ Find the smallest nonnegative intergers $i_k$ such that with $\bar{L}={\eta }^{i_k}{L}_{k-1}$
$$F(P_{\bar{L}}(x_{k-1}))\le Q_{\bar{L}}(P_{\bar{L}}(x_{k-1},x_{k-1}))$$
Set $L_k={\eta }^{i_k}{L}_{k-1}$ and compute
$$x_k=P_{L_k}(x_{k-1})$$

FISTA （A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm）是一种快速的迭代阈值收缩算法（ISTA）。

FISTA 与 ISTA的区别在于迭代步骤中近似函数起始点y的选择。ISTA使用前一次迭代求得的近似函数最小值$x_{k-1}$，而FISTA则使用另一种方法来计算y的位置。

FISTA with constant stepsize

**Input: ** $L=L(f)-A$ Lipschitz constant of $▽f$.

Step 0. Take $y_1=x_0\in R^n$， $t_1=1$.

Step k. $(k\ge 1)$ Compute
$$\begin{gathered} x_k=P_L(y_k) \\ {t}_{k+1}=\frac{1+\sqrt{1+4t_k^2}}{2}, \\ {y}_{k+1}=x_k+\frac{t_k-1}{t_{k+!}}(x_k-x_{k-1}) \end{gathered}$$

当然，考虑到与ISTA同样的问题：问题规模大的时候，决定步长的Lipschitz常数计算复杂。FISTA与ISTA一样，亦有其回溯算法。在这个问题上，FISTA与ISTA并没有区别，上面也说了，FISTA与ISTA的区别仅仅在于每一步迭代时近似函数起始点的选择。更加简明的说：FISTA用一种更为聪明的办法选择序列$\{x_k\}$, 使得其基于梯度下降思想的迭代过程更加快速地趋近问题函数$F(x)$的最小值。

第二类Nesterov加速算法

对于 LASSO 问题：
$$\underset{x}{\min }\frac{1}{2}||Ax-b|{|}^2+\mu ||x|{|}_1$$
利用第二类 Nesterov 加速的近似点梯度法进行优化。

该算法被外层连续化策略调用，在连续化策略下完成某一固定正则化系数的内层迭代优化。第二类 Nesterov 加速算法的迭代格式如下:
$$\begin{gathered} z^k=(1-{\gamma }_k)x^{k-1}+{\gamma }_k{y}^{k-1}, \\ {y}^k=pro{x}_{\frac{t_k}{{\gamma }_k}h}(y^{k-1}-\frac{t_k}{{\gamma }_k}{A}^T(A{z}^k-b)), \\ {x}^k=(1-{\gamma }_k)x^{k-1}+{\gamma }_k{y}^k. \end{gathered}$$
和经典FISTA算法的一个重要区别在于，第二类Nesterov加速算法中的三个序列{$x^k$}，{y^k}和{zk}都可以保证在定义域内.而FISTA算法中的序列{$y^k$}不一定在定义域内.
$$y^k=pro{x}_{\frac{t_k}{{\gamma }_k}h}(y^{k-1}-\frac{t_k}{{\gamma }_k}{A}^T(A{z}^k-b))$$
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第三类Nesterov加速算法

同样的，对于LASSO问题：
$$\underset{x}{\min }\frac{1}{2}||Ax-b|{|}^2+\mu ||x|{|}_1$$
利用第三类 Nesterov 加速的近似点梯度法进行优化。其迭代格式如下:
$$\begin{gathered} z^k=(1-{\gamma }_k)x^{k-1}+{\gamma }_k{y}^{k-1}, \\ {y}^k=pro{x}_{(t_k{\sum }_{i=1}^k\frac{1}{{\gamma }_i})h}(-t_k\sum _{i=1}^k\frac{1}{{\gamma }_i}\nabla f(z^i), \\ {x}^k=(1-{\gamma }_k)x^{k-1}+{\gamma }_k{y}^k. \end{gathered}$$
该算法和第二类Nesterov加速算法的区别仅仅在于$y^k$的更新，第三类Nesterow加速算法计算$y^k$时需要利用全部已有的$\nabla f(z^i),i=1,2,\cdots ,k$.

比较

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可以看到：就固定步长而言，FISTA算法相较于第二类Nesterov加速算法收敛得略快一些，也可以注意到FISTA算法是非单调算法.同时，BB步长和线搜索技巧可以加速算法的收敛速度.此外，带线搜索的近似点梯度法可以比带线搜索的FISTA算法更加收敛.

应用

杂项

梯度下降法中面临的挑战问题：

1. 病态条件： 不同方向有不同的梯度， 学习率选择困难 （悬崖，跑到对面悬崖）
2. 局部最小： 陷入局部最小点
3. 鞍点：
   1. 梯度为0， Hessian矩阵同时存在正值和负值，
   2. Hessian矩阵的所有特征值为正值的概率很低
   3. 对于高维情况，鞍点和局部最小点的数量很多， 使用二阶优化算法会有问题。
4. 平台区域， 梯度为0， Hessian矩阵也为0， 加入噪音使得从平台区域跳出

动量法：

• 主要想法：在参数更新时考虑历史梯度信息 保持惯性

• 参数更新规则
  $$\begin{gathered} v_t\leftarrow \rho v_{t-1}-\eta ▽J({\theta }_t) \\ {\theta }_{t+1}\leftarrow {\theta }_t+v_t \end{gathered}$$
  参数 $\rho \in [0,1)$为历史梯度贡献的衰减速率，一般为 0.5、0.9或0.99

  $\eta$ : 学习率

  $\rho$也可以随着迭代次数的增大而变大，随着时间推移调整$\rho$比收缩$\eta$更重要 ， 动量法克制了SGD中的两个问题

  • Hessian矩阵的病态问题（右图图解）
  • 随机梯度的方差带来的不稳定

Nesterov 动量法：

• 受 Nesterov 加速梯度算法 NGA 的启发

• 梯度计算在施加当前速度之后

• 在动量法的基础上添加了一个校正因子(correction factor)
  $$\begin{gathered} v_t\leftarrow \rho v_{t-1}-\eta ▽J({\theta }_t+\rho v_{t-1}) \\ {\theta }_{t+1}\leftarrow {\theta }_t+v_t \end{gathered}$$

AdaGrad

• 学习率自适应：与梯度历史平方值的综合的平方根成反比

• 效果： 更为平缓的倾斜方向上回去的更大的进步，可能逃离鞍点

• 问题：理解题都平方和增长过快，导致学习率较小，提前终止学习。
  $$\begin{gathered} s_t\leftarrow s_{t-1}+▽J({\theta }_t)\ast ▽J({\theta }_t) \\ {\theta }_{t+1}\leftarrow {\theta }_t-\frac{\eta }{\sqrt{s_t}}▽J({\theta }_t) \end{gathered}$$

RMSProp

• 在AdaGrad基础上，降低了对早期历史梯度的依赖

• 通过设置衰减系数${\beta }_2$实现

• 建议 ${\beta }_2$ = 0.9
  $$\begin{gathered} s_t\leftarrow {\beta }_2{s}_{t-1}+(1-{\beta }_2) \\ {\theta }_{t+1}\leftarrow {\theta }_t-\frac{\eta }{\sqrt{s_t}}▽J({\theta }_t) \end{gathered}$$

Adam

• 同时考虑动量和学习率自适应

• ${\beta }_1$通常设置成0.9， ${\beta }_2$设置成0.999
  $$\begin{gathered} v_t\leftarrow {\beta }_1{v}_{t-1}-(1-{\beta }_1)▽J({\theta }_t) \\ {s}_t\leftarrow {\beta }_2{s}_{t-1}-(1-{\beta }_2)▽J({\theta }_t)\ast ▽J({\theta }_t) \\ {\theta }_{t+1}\leftarrow {\theta }_t-\eta \frac{v_t}{\sqrt{s_t}} \end{gathered}$$

参考文献

• FISTA的由来：从梯度下降法到ISTA & FISTA_huang1024rui的专栏-CSDN博客_fista
  s_t \leftarrow \beta_2 s_{t-1} - (1 - \beta_2) \triangledown J(\theta_t) * \triangledown J(\theta_t) \
  \theta_{t+1} \leftarrow \theta_t - \eta \frac {v_t}{\sqrt{s_t}}
  $$

参考文献

• FISTA的由来：从梯度下降法到ISTA & FISTA_huang1024rui的专栏-CSDN博客_fista
• [2] Beck A , Teboulle M . A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems[J]. Siam J Imaging Sciences, 2009, 2(1):183-202.