损失函数也叫目标函数，他是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。我们希望预测值和真实值尽量接近，就需要估计一系列参数来拟合，这个参数集使得误差越小就说明这个算法还不错。一个损失函数有可能存在多个局部最小点，我们就需要至少找到在局部地区的最小值。
找到生成最小值的一组参数的算法被称为优化算法。我们发现随着算法复杂度的增加，则算法倾向于更高效地逼近最小值。我们将在这篇文章中讨论以下算法：
随机梯度下降法（批次、随机、mini-batch）
动量算法（物理里面的动量含义）
RMSProp
Adam 算法
随机梯度下降法
随便找一本书介绍 SGD，都会出现这个公式
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θ是你试图找到最小化 J 的参数，这里的 J 称为目标函数，α叫做学习率。目标函数的来龙去脉可以参考之前的文章。我们先假设θ取一个值，然后不停的修正这个值，从而使得最小化J。可以假设θ是一个山坡上一个点，而最后的导数部分是该点的坡度；学习率就是一个摩擦系数，学习率大就说明摩擦越小。
算法说明
随机梯度下降法：
1、初始化参数（θ，学习率）
2、计算每个θ处的梯度
3、更新参数
4、重复步骤 2 和 3，直到代价值稳定
随便举个例子：
下面是一个目标函数和他的导数
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用 python 实现这两个曲线
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef minimaFunction(theta): return np.cos(3*np.pi*theta)/thetadef minimaFunctionDerivative(theta): const1 = 3*np.pi const2 = const1*theta return -(const1*np.sin(const2)/theta)-np.cos(const2)/theta**2#从0.1-2.1,步长0.01theta = np.arange(.1,2.1,.01) Jtheta = minimaFunction(theta) dJtheta = minimaFunctionDerivative(theta) plt.plot(theta,Jtheta,'m--',label = r'$J(\theta)$') plt.plot(theta,dJtheta/30,'g-',label = r'$dJ(\theta)/30$') plt.legend() axes = plt.gca() plt.ylabel(r'$J(\theta),dJ(\theta)/30$') plt.xlabel(r'$\theta$') plt.title(r'$J(\theta),dJ(\theta)/30 $ vs $\theta$') plt.show()
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图中虚线有3处局部最低点，在靠近0附件是全局最小的。
使用下面的程序模拟逐步找到最小值
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animation#给定参数逐步找到最优值def optimize(iterations, oF, dOF,params,learningRate):
oParams = [params] #喜欢次数
for i in range(iterations): # 计算参数的导数
dParams = dOF(params) # 更新参数值
params = params-learningRate*dParams # 参数追加到数组,方便演示
oParams.append(params) return np.array(oParams)#损失函数def minimaFunction(theta):
return np.cos(3*np.pi*theta)/theta#损失函数导数def minimaFunctionDerivative(theta):
const1 = 3*np.pi
const2 = const1*theta return -(const1*np.sin(const2)/theta)-np.cos(const2)/theta**2#基本参数设定theta = .6iterations=45learningRate = .0007optimizedParameters = optimize(iterations,\
minimaFunction,\
minimaFunctionDerivative,\
theta,\
learningRate)# plt 绘制损失函数曲线thetaR = np.arange(.1,2.1,.01)
Jtheta = minimaFunction(thetaR)# 在损失函数上绘制参数点JOptiTheta = minimaFunction(optimizedParameters)# 创建动画fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(thetaR,Jtheta,'m-')
axes = plt.gca()
axes.set_ylim([-4,6])#y 周范围axes.set_xlim([0,2])#x周范围# 构建动画参数Writer = animation.writers['ffmpeg']
writer = Writer(fps=15, metadata=dict(artist='Me'), bitrate=1800)# 动画动作def animate(i):
line, = ax.plot(optimizedParameters[i],JOptiTheta[i],'or') # update the data
plt.title(r'Updating $\theta$ through SGD $\theta$ = %f J($\theta$) = %f' %(optimizedParameters[i],JOptiTheta[i])) return line,#动画ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, np.arange(1, iterations),
interval=1, blit=True)#保存ani.save('sgd1.mp4', writer=writer)
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如果我们的学习率很大，我们可以自己调参数进行测试，会发现红点数据有可能冲到另外一个坡度，形成震荡。把参数跳到0.01就可以发现这个现象。
动量 SGD
用户想要使用非常大的学习速率来快速学习感兴趣的参数。不幸的是，当代价函数波动较大时，这可能导致不稳定，之前的视频学习参数过大，基本就没什么点可以看到。
动量 SGD 试图使用过去的梯度预测学习率来解决这个问题
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γ 和 ν 值允许用户对 dJ(θ) 的前一个值和当前值进行加权来确定新的θ值。人们通常选择γ和ν的值来创建指数加权移动平均值，如下所示：
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β参数的最佳选择是 0.9。选择一个等于 1-1/t 的β值可以让用户更愿意考虑νdw 的最新 t 值。这种简单的改变可以使优化过程产生显著的结果！我们现在可以使用更大的学习率，并在尽可能短的时间内收敛！
#给定参数逐步找到最优值def optimize(iterations, oF, dOF,params,learningRate,beta): oParams = [params] vdw=0.0 #喜欢次数 for i in range(iterations): # 计算参数的导数 dParams = dOF(params) # 应用公式求得 vdw vdw = vdw*beta+(1.0-beta)*dParams # 更新参数值 params = params-learningRate*vdw # 参数追加到数组,方便演示 oParams.append(params) return np.array(oParams)
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RMSProp
精益求精，我们继续看看如何再优化。
RMS prop 试图通过观察关于每个参数的函数梯度的相对大小，来改善动量函数。因此，我们可以取每个梯度平方的加权指数移动平均值，并按比例归一化梯度下降函数。具有较大梯度的参数的 sdw 值将变得比具有较小梯度的参数大得多，从而使代价函数平滑下降到最小值。可以在下面的等式中看到：
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这里的 epsilon 是为数值稳定性而添加的，可以取 10e-7。我理解的意思是防止除以0吧。
既然公式给出了，我们就继续用代码来实现
def optimize(iterations, oF, dOF,params,learningRate,beta): oParams = [params] sdw=0.0 eps = 10**(-7) #喜欢次数 for i in range(iterations): # 计算参数的导数 dParams = dOF(params) # 应用公式求得 sdw sdw = sdw*beta+(1.0-beta)*dParams**2 # 更新参数值 params = params-learningRate*dParams/(sdw**.5+eps) # 参数追加到数组,方便演示 oParams.append(params) return np.array(oParams)
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看来效果越来越好了。
Adam 算法
我们是否可以做得更好？结合上面动量和RMSProp结合成一种算法，以获得两全其美的效果。公式如下：
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其中贝塔有2个参数，分别可以设置为0.9和0.999，贝塔的 t 次方，t 表示迭代次数（需要+1）
#给定参数逐步找到最优值def optimize(iterations, oF, dOF,params,learningRate,beta1,beta2): oParams = [params] sdm=0.0 vdm=0.0 vdwCorr = 0.0 sdwCorr = 0.0 eps = 10**(-7) #喜欢次数 for i in range(iterations): # 计算参数的导数 dParams = dOF(params) # 应用公式求得 vdm=vdm*beta1+(1-beta1)*dParams sdm=sdm*beta2+(1-beta1)*dParams**2 vdwCorr=vdm/(1.0-beta1**(i+1)) sdwCorr=sdm/(1.0-beta2**(i+1)) # 更新参数值 params = params-learningRate*vdwCorr/(sdwCorr**.5+eps) # 参数追加到数组,方便演示 oParams.append(params) return np.array(oParams)
学习率修改为0.3，也能比较好的工作。
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当然，针对多维也是一样操作，需要考虑导数的时候各个维度，参数也需要对应出现。
作者：breezedancer
链接：https://www.jianshu.com/p/13b5ffcfbf79
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