Stochastic Optimization
转载请注明作者：梦里风林
Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes
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- 实践中大量机器学习都是通过梯度算子来求优化的
- 但有一些问题，最大的问题就是，梯度很难计算
- 我们要计算train loss，这需要基于整个数据集的数据做一个计算
- 而计算使 train loss 下降最快的调整方向需要的时间是计算train loss本身的三倍
- 因此有了SGD：Stochastic Gradient Descent
- 计算train loss时，只随机取一小部分数据集做为输入
- 调整W和b时，调整的大小step需要比较小，因为数据集小，我们找到的不一定是对的方向
- 这样也就增加了调整的次数
- 但可观地减小了计算量
SGD的优化
实际上SGD会使得每次寻找的方向都不是很准，因此有了这些优化
- 随机的初始值
- Momentum
考虑以前的平均调整方向来决定每一步的调整方向
-
Learning Rate Decay
- 训练越靠近目标，步长应该越小
-
Parameter Hyperspace
- Learning Rate（即调整的step）不是越大越好，可能有瓶颈
- SGD有许多参数可以调整，所以被称为黑魔法
- AdaGurad
- 自动执行momentum和learning rate decay
- 使得SGD对参数不像原来那样敏感
- 自动调整效果不如原来的好，但仍然是一个option
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