其他分享
首页 > 其他分享> > 深度学习面试题03:改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam

深度学习面试题03:改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam

作者:互联网

目录

  Adagrad法

  RMSprop法

  Momentum法

  Adam法

  参考资料


发展历史

 

标准梯度下降法的缺陷

如果学习率选的不恰当会出现以上情况

 

因此有一些自动调学习率的方法。一般来说,随着迭代次数的增加,学习率应该越来越小,因为迭代次数增加后,得到的解应该比较靠近最优解,所以要缩小步长η,那么有什么公式吗?比如:,但是这样做后,所有参数更新时仍都采用同一个学习率,即学习率不能适应所有的参数更新。

解决方案是:给不同的参数不同的学习率

Adagrad法

假设N元函数f(x),针对一个自变量研究Adagrad梯度下降的迭代过程,

可以看出,Adagrad算法中有自适应调整梯度的意味(adaptive gradient),学习率需要除以一个东西,这个东西就是前n次迭代过程中偏导数的平方和再加一个常量最后开根号

 

举例:使用Adagrad算法求y = x2的最小值点

导函数为g(x) = 2x

初始化x(0) = 4,学习率η=0.25,ε=0.1

第①次迭代:

第②次迭代:

 

第③次迭代:

 

求解的过程如下图所示

 

对应代码为:

 View Code

缺点:由于分母是累加梯度的平方,到后面累加的比较大时,会导致梯度更新缓慢

 返回目录

 

RMSprop法

AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小,可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题,RMSprop算法对Adagrad算法做了一点小小的修改,RMSprop使用指数衰减只保留过去给定窗口大小的梯度,使其能够在找到凸碗状结构后快速收敛。

假设N元函数f(x),针对一个自变量研究RMSprop梯度下降的迭代过程,

 

可以看出分母不再是一味的增加,它会重点考虑距离他较近的梯度(指数衰减的效果),也就不会出现Adagrad到后期收敛缓慢的问题

举例:使用RMSprop算法求y = x2的最小值点

导函数为h(x) = 2x

初始化g(0) = 1,x(0) = 4,ρ=0.9,η=0.01,ε=10-10

第①次迭代:

 

第②次迭代:

 

求解的过程如下图所示

 

对应代码为:

 View Code

 返回目录

 

Momentum法

Momentum是动量的意思,想象一下,一个小车从高坡上冲下来,他不会停在最低点,因为他还有一个动量,还会向前冲,甚至可以冲过一些小的山丘,如果面对的是较大的坡,他可能爬不上去,最终又会倒车回来,折叠几次,停在谷底。

如果使用的是没有动量的梯度下降法,则可能会停到第一个次优解

最直观的理解就是,若当前的梯度方向与累积的历史梯度方向一致,则当前的梯度会被加强,从而这一步下降的幅度更大。若当前的梯度方向与累积的梯度方向不一致,则会减弱当前下降的梯度幅度。

从这幅图可以看出来,当小球到达A点处,负梯度方向的红箭头朝着x轴负向,但是动量方向(绿箭头)朝着x轴的正向并且长度大于红箭头,因此小球在A处还会朝着x轴正向移动。

下面正式介绍Momentum法

假设N元函数f(x),针对一个自变量研究Momentum梯度下降的迭代过程,

v表示动量,初始v=0

α是一个接近于1的数,一般设置为0.9,也就是把之前的动量缩减到0.9倍

η是学习率

下面通过一个例子演示一下,求y = 2*x^4-x^3-x^2的极小值点

可以看出从-0.8开始迭代,依靠动量成功越过第一个次优解,发现无法越过最优解,折叠回来,最终收敛到最优解。对应代码如下

 View Code

 返回目录

Adam法

Adam实际上是把momentum和RMSprop结合起来的一种算法

假设N元函数f(x),针对一个自变量研究Adam梯度下降的迭代过程,

下面依次解释这五个式子:

在①式中,注意m(n)是反向的动量与梯度的和(而在Momentum中是正向动量与负梯度的和,因此⑤式对应的是减号)

在②式中,借鉴的是RMSprop的指数衰减

③和④式目的是纠正偏差

⑤式进行梯度更新

举例:使用Adagrad算法求y = x2的最小值点

导函数为h(x) = 2x

初始化x(0) = 4,m(0) = 0,v(0) = 0,β1=0.9,β2=0.999,ε=10-8,η = 0.001

第①次迭代:

 

第②次迭代:

 

求解的过程如下图所示

 

 

对应代码为:

 View Code

 返回目录

参考资料

李宏毅——一天搞懂深度学习

深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80311892

《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》_张平

标签:03,面试题,Adagrad,迭代,梯度,RMSprop,动量,改进版,Momentum
来源: https://www.cnblogs.com/mfryf/p/11381172.html