梯度下降-Momentum

总结：
梯度下降算法中，学习率太大，函数无法收敛，甚至发散，如下图。学习率足够小，理论上是可以达到局部最优值的（非凸函数不能保证达到全局最优），但学习率太小却使得学习过程过于缓慢，合适的学习率应该是能在保证收敛的前提下，能尽快收敛。对于深度网络中，参数众多，参数值初始位置随机，同样大小的学习率，对于某些参数可能合适，对另外一些参数可能偏小（学习过程缓慢），对另外一些参数可能太大（无法收敛，甚至发散），而学习率一般而言对所有参数都是固定的，所以无法同时满足所有参数的要求。通过引入Momentum可以让那些因学习率太大而来回摆动的参数，梯度能前后抵消，从而阻止发散。
 
改进：不能的参数，设置不同的学习率？？Nesterov算法...
怎么避免局部最优？？
                                            
 
 
作者：冯超
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21475880
来源：知乎
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为了保证完整性，今天再扯一下另外一个在梯度下降中十分重要的东西，那就是冲量——momentum。

这是一个十分神秘的变量，我也只能以最简单的方式理解它，于是在这里班门弄斧了。正如它的中文名字一样，在优化求解的过程中，冲量扮演了对之前优化量的持续发威的推动剂。一个已经完成的梯度+步长的组合不会立刻消失，只是会以一定的形式衰减，剩下的能量将继续发挥余热。我们先不加解释的给出基于冲量的梯度下降的代码：

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
        x -= pre_grad * step
        
        print '[ Epoch {0} ] grad = {1}, x = {2}'.format(i, grad, x)
        if abs(sum(grad)) < 1e-6:
            break;
    return x
可以看出这个算法和之前的梯度下降法相比，唯一不同的就是多了一个pre_grad*discount，这就是冲量发挥余热的地方。

那么冲量究竟有什么作用呢？今天主要扯它其中的一个作用，那就是帮助你穿越“山谷”。怎么来理解穿越“山谷”呢？先来一个待优化函数。这次的问题相对复杂些，是一个二元二次函数z=x^2+50y^2：

def f(x):
    return x[0] * x[0] + 50 * x[1] * x[1]
def g(x):
    return np.array([2 * x[0], 100 * x[1]])
xi = np.linspace(-200,200,1000)
yi = np.linspace(-100,100,1000)
X,Y = np.meshgrid(xi, yi)
Z = X * X + 50 * Y * Y

上面这个函数在等高线图上是这样的：

其中中心的蓝色点表示了最优值。我们根据这个图发挥下想象，这个函数在y轴十分陡峭，在x轴相对平缓些。好了话说完我们赶紧拿朴素梯度下降来尝试下：

gd([150,75], 0.016, g)

经过50轮的迭代，他的优化过程图如下所示：

可以看出我们从某个点出发，整体趋势向着最优点前进，这个是没有问题的，但是前进的速度似乎有点乏力，是不是步长又设小了？有了之前的经历，这一回我们在设置步长时变得小心了许多：

res, x_arr = gd([150,75], 0.019, g)
contour(X,Y,Z, x_arr)

好像成效不是很明显啊，而且优化的过程中左右来回抖是怎么回事？看着这个曲线让我想起了一个极限运动：

（来自网络，如有侵权立即删除）

没错，其实算法眼中的这个函数很这张图很像，而算法也果然没有让大家“失望”，选择了一条艰难的道路进行优化——就像从一边的高台滑下，然后滑到另一边，这样艰难地前进。没办法，这就是梯度下降法。在它的眼中，这样走是最快的，而事实上，每个优化点所对应的梯度方向也确实是那个方向。

大神们这时可能会聊起特征值的问题，关于这些问题以后再说。好吧，现在我们只能继续挑步长，说不定步长再大点，“滑板少年”还能再快点呢！

res, x_arr = gd([150,75], 0.02, g)
contour(X,Y,Z, x_arr)

好吧……我们的滑板少年已经彻底玩脱了……这已经是我们能设的最大的步长了（上一次关于步长和函数之间的关系在这里依然受用），再设大些我们的滑板少年就飞出去了。对于这个问题，由于两个坐标轴方向的函数属性不同，为了防止在优化的过程中发散，步长只能够根据最陡峭的方向设定。当然，解决快速收敛这个问题还有其他的办法，这里我们看看冲量如何搞定这位滑板少年。

很自然地，我们在想，要是少年能把行动的力量集中在往前走而不是两边晃就好了。这个想法分两个步骤：首先是集中力量向前走，然后是尽量不要在两边晃。这时候，我们的冲量就闪亮登场了。我们发现滑板少年每一次的行动只会在以下三个方向进行：

  • 沿-x方向滑行
  • 沿+y方向滑行
  • 沿-y方向滑行

我们可以想象到，当使用了冲量后，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！

好了，那我们看看加了冲量技能的滑板少年的实际表现：

momentum([150,75], 0.016, g)

总算没有让大家失望，尽管滑板少年还是很贪玩，但是在50轮迭代后，他还是来到了最优点附近。可以说是基本完成了我们的任务吧。当然由于冲量的问题，前面几轮迭代他在y轴上玩得似乎比以前还欢乐，这个问题我们后面会提。但不管怎么说，总算完成目标了。

后来，又有高人发明了解决前面冲量没有解决的问题的算法，干脆不让滑板少年愉快地玩耍了，也就是传说中的Nesterov算法。这里就不细说了，有时间详细聊下。直接给出代码和结果：

def nesterov(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):
        x_future = x - step * discount * pre_grad
        grad = g(x_future)
        pre_grad = pre_grad * 0.7 + grad 
        x -= pre_grad * step
        
        print '[ Epoch {0} ] grad = {1}, x = {2}'.format(i, grad, x)
        if abs(sum(grad)) < 1e-6:
            break;
    return x
nesterov([150,75], 0.012, g)

好了，滑板少年已经哭晕在厕所……

费了这么多话，我们总算把穿越“山谷”这件事情说完了，下面还要说一个数值上的事情。在CNN的训练中，我们的开山祖师已经给了我们冲量的建议配置——0.9（刚才的例子全部是0.7）,那么0.9的冲量有多大量呢？终于要来点公式了……

我们用G表示每一轮的更新量，g表示当前一步的梯度量（方向*步长），t表示迭代轮数，\gamma表示冲量的衰减程度，那么对于时刻t的梯度更新量有：

G_t=\gamma*G_{t-1}+g_t
G_t=\gamma*(\gamma*G_{t-2}+g_{t-1})+g_t
G_t=\gamma^2*G_{t-2}+\gamma*g_{t-1}+g_t
G_t=\gamma^t*g_0+\gamma^{t-1}*g_1+...+g_t

那么我们可以计算下对于梯度g0对从G0到GT的总贡献量为

(\gamma^t + \gamma^{t-1} + ... + \gamma + 1)*g_0

我们发现它的贡献是一个等比数列，如果\gamma=0.9，那么跟据等比数列的极限运算方法，我们知道在极限状态下，它一共贡献了自身10倍的能量。如果\gamma=0.99呢？那就是100倍了。

那么在实际中我们需要多少倍的能量呢？

本文相关代码详见：https://github.com/hsmyy/zhihuzhuanlan/blob/master/momentum.ipynb

等比数列的极限运算方法，我们知道在极限状态下，它一共贡献了自身10倍的能量。如果\gamma=0.99呢？那就是100倍了。

那么在实际中我们需要多少倍的能量呢？

本文相关代码详见：https://github.com/hsmyy/zhihuzhuanlan/blob/master/momentum.ipynb

posted on 2016-07-18 20:51  jungel24  阅读(14133)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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