一、局部最小值(local minima)与鞍点(saddle point) 

        梯度为零的地方统称为critical point。local minima已处于局部最低点，网络训练停止；而在saddle point处，可以通过Hessian矩阵计算出梯度下降的新方向。

          一般来说，低维空间中的local minima可能在高维度中以saddle point的形式呈现。神经网络的参数个数极多，所以error surface具有极高的维度，实际训练中极少有local minima出现。

二、BatchSize与momentum

        采用BatchSize将训练数据进行分批次遍历，每喂入一个Batch，便计算Loss并反向传播更新参数。

        在训练过程中，当BatchSize较小时，网络所计算的梯度由于只考虑了当前Batch的数据，更具有随机性，不容易陷入critical point。较小的BatchSize使得网络不会陷入过窄的局部最优点，而是驱使其停留在较为平坦的局部最优点。若测试集与训练集的分布有差异，小Batchsize训练的模型会在测试集上有更好的表现。

        momentum方法下，梯度的方向会结合上一次update的方向，有机会突破critical point。

三、Learning Rate的调整

        lr应随着网络训练的进度更新，这样才能保证train的效果。避免当前gradient过大时卡在error surface的山谷的两个谷壁间(loss不下降不一定是因为saddle point或者local minima)；避免gradient过小时，网络更新停滞。所以lr应根据当前gradient的大小、网络的训练进度进行适时调整。

假设为网络的第i个参数，在第t次更新后的值；为学习率； 为的梯度。

1、对于原始的Gradient Descent方式：

2、改进：

（1） ：采用root mean square计算之前update时的gradients值。考虑了各次更新时gradient，并对它们做绝对值加和平均。当梯度开始变小时，平均值下降，总的学习率上升，避免更新停滞；反之，避免更新步距过大。

 可改进为RMSProp。

（2）：lr随时间而自动调整。通常有两种方式：

        a、Learning Rate Decay

        b、Warm Up

         Warm Up是一种很奇妙的方法。 是一种经验值，统计了之前update时的gradient情况。但在训练初期， 作为统计值并不一定能较好的指导网络的训练，所以在训练初期给较小的值避免网络偏差太多。

（3）：momentum

 只考虑gradient的magnitude，考虑gradient的direction。

 Pytorch中的Adam函数集成了RMSProp + Momentum。

 四、BatchNorm

 

        

 

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