【AI】浅谈梯度下降算法（理论篇）
前言
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent） 是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
目前正在学习这方面相关的内容，因此简单谈谈与梯度下降法相关的内容。
梯度
在微积分里面，对多元函数的参数求 ∂∂∂ 偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。
比如函数 f(x,y)f(x, y)f(x,y)，分别对 xxx, yyy 求偏导数，求得的梯度向量就是 (∂f∂x, ∂f∂y)T(\frac{∂f}{∂x}, \frac{∂f}{∂y})^T(∂x∂f, ∂y∂f)T，简称 gradf(x,y)grad \quad f(x,y)gradf(x,y) 或者 ▽f(x,y)▽f(x,y)▽f(x,y)。对于在点 (x0,y0)(x_0,y_0)(x0,y0) 的具体梯度向量就是 (∂f∂x0, ∂f∂y0)T(\frac{∂f}{∂x_0}, \frac{∂f}{∂y_0})^T(∂x0∂f, ∂y0∂f)T 或者 ▽f(x0,y0)▽f(x_0,y_0)▽f(x0,y0)，如果是3个参数的向量梯度，就是 (∂f∂x, ∂f∂y，∂f∂z)T(\frac{∂f}{∂x}, \frac{∂f}{∂y}，\frac{∂f}{∂z})^T(∂x∂f, ∂y∂f，∂z∂f)T，以此类推。
那么这个梯度向量求出来有什么意义呢？他的意义从几何意义上讲，就是函数变化增加最快的地方。具体来说，对于函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，在点 (x0,y0)(x_0,y_0)(x0,y0)，沿着梯度向量的方向，即 (∂f∂x0, ∂f∂y0)T(\frac{∂f}{∂x_0}, \frac{∂f}{∂y_0})^T(∂x0∂f, ∂y0∂f)T 的方向，是 f(x,y)f(x,y)f(x,y) 增加最快的地方。或者说，沿着梯度向量的方向，更加容易找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向，也就是 −(∂f∂x0, ∂f∂y0)T-(\frac{∂f}{∂x_0}, \frac{∂f}{∂y_0})^T−(∂x0∂f, ∂y0∂f)T 的方向，梯度减少最快，也就是更加容易找到函数的最小值。
梯度下降
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，但是不该与近似积分的最陡下降法（英语：Method of steepest descent）混淆。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的 反方向 的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度 正方向 迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
上述对梯度下降法的描述来自于维基百科，简单概括一下就是 选取适当的初值 x0x_0x0，不断迭代更新 xxx 的值，极小化目标函数，最终收敛；
在进行算法推导时，我们还需要注意一些概念：
步长（Learning rate）：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。特征（feature）：指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本 (x(0),y(0))(x^{(0)},y^{(0)})(x(0),y(0))，(x(1),y(1))(x^{(1)},y^{(1)})(x(1),y(1))，则第一个样本特征为 x(0)x^{(0)}x(0)，第一个样本输出为 y(0)y^{(0)}y(0)。假设函数（hypothesis function）：在监督学习中，为了拟合输入样本，而使用的假设函数，记为 hθ(x)h_θ(x)hθ(x)。比如对于单个特征的 m 个样本 (x(i),y(i))(i=1,2,...,m)(x^{(i)},y^{(i)})(i=1,2,...,m)(x(i),y(i))(i=1,2,...,m)，可以采用拟合函数如下： hθ(x)=θ0+θ1xh_θ(x)=θ_0+θ_1xhθ(x)=θ0+θ1x。损失函数（loss function）：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。在线性回归中，损失函数通常为样本输出和假设函数的差取平方。 比如对于 m 个样本 (xi,yi)(i=1,2,...,m)(x_i,y_i)(i=1,2,...,m)(xi,yi)(i=1,2,...,m)，采用线性回归，损失函数为：J(θ0,θ1)=∑i=1m(hθ(xi)−yi)2J(θ_0,θ_1)=∑_{i=1}^m(h_θ(x_i)−y_i)^2J(θ0,θ1)=i=1∑m(hθ(xi)−yi)2
其中 xix_ixi 表示第 iii 个样本特征，yiy_iyi 表示第 iii 个样本对应的输出，hθ(xi)h_θ(x_i)hθ(xi) 为假设函数。
算法推导
先决条件： 在线性回归的前提下，确认优化模型的假设函数和损失函数。
1、确定当前位置的损失函数的梯度，对于 θiθ_iθi，其梯度表达式如下：
∂∂θiJ(θ0,θ1...,θn)\frac{∂}{∂θ_i}J(θ_0,θ_1...,θ_n)∂θi∂J(θ0,θ1...,θn)
2、用步长 ααα （这里指机器学习中的学习率更为合适） 乘以损失函数的梯度，得到当前位置下降的距离，即
α∂∂θiJ(θ0,θ1...,θn)α\frac{∂}{∂θ_i}J(θ_0,θ_1...,θ_n)α∂θi∂J(θ0,θ1...,θn)
3、确定是否所有的 θiθ_iθi，梯度下降的距离都小于 εεε，如果小于 εεε 则算法终止，当前所有的 θi(i=0,1,...n)θ_i(i=0,1,...n)θi(i=0,1,...n) 即为最终结果，否则进入步骤4；
4、更新所有的 θθθ，对于 θiθ_iθi，其更新表达式如下，更新完毕后继续转入步骤1；
θi=θi−α∂∂θiJ(θ0,θ1...,θn)θ_i=θ_i−α\frac{∂}{∂θ_i}J(θ_0,θ_1...,θ_n)θi=θi−α∂θi∂J(θ0,θ1...,θn)
TIP
损失函数如前面先决条件所述：
J(θ0,θ1...,θn)=12m∑j=0m(hθ(x0(j),x1(j),...,xn(j))−yj)2J(θ_0,θ_1...,θ_n)=\frac{1}{2m}∑_{j=0}^m(h_θ(x^{(j)}_0,x^{(j)}_1,...,x^{(j)}_n)−y_j)^2J(θ0,θ1...,θn)=2m1j=0∑m(hθ(x0(j),x1(j),...,xn(j))−yj)2
则在算法过程步骤1中对于 θiθ_iθi 的偏导数计算如下：
∂∂θiJ(θ0,θ1...,θn)=1m∑j=0m(hθ(x0(j),x1(j),...,xn(j))−yj)xi(j)\frac{∂}{∂θ_i}J(θ_0,θ_1...,θ_n)=\frac{1}{m}∑_{j=0}^m(h_θ(x^{(j)}_0,x^{(j)}_1,...,x^{(j)}_n)−y_j)x_i^{(j)}∂θi∂J(θ0,θ1...,θn)=m1j=0∑m(hθ(x0(j),x1(j),...,xn(j))−yj)xi(j)
由于样本中没有 x0x_0x0，上式中令所有的 x0jx^j_0x0j 为1，步骤4中 θiθ_iθi 的表达式更新如下：
θi=θi−α1m∑j=0m(hθ(x0(j),x1(j),...,xn(j))−yj)xi(j)θ_i=θ_i−α\frac{1}{m}∑_{j=0}^m(h_θ(x^{(j)}_0,x^{(j)}_1,...,x^{(j)}_n)−y_j)x_i^{(j)}θi=θi−αm1j=0∑m(hθ(x0(j),x1(j),...,xn(j))−yj)xi(j)
从这个例子可以看出当前点的梯度方向是由所有的样本决定的；