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深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)

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前言

 

本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此我就不赘述了。

 

SGD

 

此处的SGD指mini- gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent。

 

SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了。即:

 

 

 

其中, 是学习率, 是梯度 SGD完全依赖于当前batch的梯度,所以 可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新

 

缺点 :(正因为有这些缺点才让这幺多大神发展出了后续的各种算法)

 

选择合适的learning rate比较困难 – 对所有的参数更新使用同样的learning rate。对于稀疏数据或者特征,有时我们可能想更新快一些对于不经常出现的特征,对于常出现的特征更新慢一些,这时候SGD就不太能满足要求了

 

SGD容易收敛到局部最优,并且在某些情况下可能被困在鞍点【原来写的是“容易困于鞍点”,经查阅论文发现,其实在合适的初始化和step size的情况下,鞍点的影响并没这幺大。感谢@冰橙的指正】

 

Momentum

 

momentum是模拟物理里动量的概念,积累之前的动量来替代真正的梯度。公式如下:

 

 

 

其中, 是动量因子

 

特点:

 

下降初期时,使用上一次参数更新,下降方向一致,乘上较大的 能够进行很好的加速

 

下降中后期时,在局部最小值来回震荡的时候, , 使得更新幅度增大,跳出陷阱

 

在梯度改变方向的时候, 能够减少更新 总而言之,momentum项能够在相关方向加速SGD,抑制振荡,从而加快收敛

 

Nesterov

 

nesterov项在梯度更新时做一个校正,避免前进太快,同时提高灵敏度。 将上一节中的公式展开可得:

 

 

可以看出, 并没有直接改变当前梯度 ,所以Nesterov的改进就是让之前的动量直接影响当前的动量。 即:

 

 

 

 

所以,加上nesterov项后,梯度在大的跳跃后,进行计算对当前梯度进行校正。如下图:

 

 

momentum首先计算一个梯度(短的蓝色向量),然后在加速更新梯度的方向进行一个大的跳跃(长的蓝色向量),nesterov项首先在之前加速的梯度方向进行一个大的跳跃(棕色向量),计算梯度然后进行校正(绿色梯向量)

 

其实,momentum项和nesterov项都是为了使梯度更新更加灵活,对不同情况有针对性。但是,人工设置一些学习率总还是有些生硬,接下来介绍几种自适应学习率的方法

 

Adagrad

 

Adagrad其实是对学习率进行了一个约束。即:

 

 

 

此处,对 从1到 进行一个递推形成一个约束项regularizer,   , e 用来保证分母非0

 

特点 :

 

前期 较小的时候, regularizer较大,能够放大梯度

 

后期 较大的时候,regularizer较小,能够约束梯度

 

适合处理稀疏梯度

 

缺点 :

 

由公式可以看出,仍依赖于人工设置一个全局学习率

 

设置过大的话,会使regularizer过于敏感,对梯度的调节太大

 

中后期,分母上梯度平方的累加将会越来越大,使 ,使得训练提前结束

 

Adadelta

 

Adadelta是对Adagrad的扩展,最初方案依然是对学习率进行自适应约束,但是进行了计算上的简化。 Adagrad会累加之前所有的梯度平方,而Adadelta只累加固定大小的项,并且也不直接存储这些项,仅仅是近似计算对应的平均值。 即:

 

 

在此处Adadelta其实还是依赖于全局学习率的,但是作者做了一定处理,经过近似牛顿迭代法之后:

 

 

其中, 代表求期望。

 

此时,可以看出Adadelta已经不用依赖于全局学习率了。

 

特点 :

 

训练初中期,加速效果不错,很快

 

训练后期,反复在局部最小值附近抖动

 

RMSprop

 

RMSprop可以算作Adadelta的一个特例:

 

当 时, 就变为了求梯度平方和的平均数。

 

如果再求根的话,就变成了RMS(均方根):

 

 

此时,这个RMS就可以作为学习率的一个约束:

 

 

特点 :

 

其实RMSprop依然依赖于全局学习率

 

RMSprop算是Adagrad的一种发展,和Adadelta的变体,效果趋于二者之间

 

适合处理非平稳目标 – 对于RNN效果很好

 

Adam

 

Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop,它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。Adam的优点主要在于经过偏置校正后,每一次迭代学习率都有个确定范围,使得参数比较平稳。公式如下:

 

 

其中, , 分别是对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,可以看作对期望 , 的估计; , 是对 , 的校正,这样可以近似为对期望的无偏估计。可以看出,直接对梯度的矩估计对内存没有额外的要求,而且可以根据梯度进行动态调整,而 对学习率形成一个动态约束,而且有明确的范围。

 

特点 :

 

结合了Adagrad善于处理稀疏梯度和RMSprop善于处理非平稳目标的优点

 

对内存需求较小

 

为不同的参数计算不同的自适应学习率

 

也适用于大多非凸优化 – 适用于大数据集和高维空间

 

Adamax

 

Adamax是Adam的一种变体,此方法对学习率的上限提供了一个更简单的范围。 公式上的变化如下:

 

 

可以看出,Adamax学习率的边界范围更简单

 

Nadam

 

Nadam类似于带有Nesterov动量项的Adam。公式如下:

 

 

可以看出,Nadam对学习率有了更强的约束,同时对梯度的更新也有更直接的影响。一般而言,在想使用带动量的RMSprop,或者Adam的地方,大多可以使用Nadam取得更好的效果。

 

经验之谈

 

对于稀疏数据,尽量使用学习率可自适应的优化方法,不用手动调节,而且最好采用默认值 SGD通常训练时间更长,但是在好的初始化和学习率调度方案的情况下,结果更可靠 如果在意更快的收敛,并且需要训练较深较复杂的网络时,推荐使用学习率自适应的优化方法。Adadelta,RMSprop,Adam是比较相近的算法,在相似的情况下表现差不多。 在想使用带动量的RMSprop,或者Adam的地方,大多可以使用Nadam取得更好的效果

 

最后展示两张可厉害的图,一切尽在图中啊,上面的都没啥用了… …

 

 

 

损失平面等高线

 

 

 

在鞍点处的比较

 

引用

 

[1]Adagrad(http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf)

 

[2]RMSprop[Lecture 6e]

 

(http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/lecture_notes.shtml)

 

[3]Adadelta(http://arxiv.org/abs/1212.5701)

 

[4]Adam(http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)

 

[5]Nadam(http://cs229.stanford.edu/proj2015/054_report.pdf)

 

[6]On the importance of initialization and momentum in deep learning

 

(http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/momentum.pdf)

 

[7]Keras中文文档(http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/)

 

[8]Alec Radford(https://twitter.com/alecrad)

 

[9]An overview of gradient descent optimization algorithms(http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/)

 

[10]Gradient Descent Only Converges to Minimizers(http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v49/lee16.pdf)

 

[11]Deep Learning:Nature

 

(http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7553/abs/nature14539.html)

:ycszen

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270

 

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