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datayes2015
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[Python 机器学习] 梯度下降法(二)

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  •   datayes2015 · 2016-12-02 11:01:39 +08:00 · 3072 次点击
    这是一个创建于 2895 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    前言
    梯度下降法( Gradient Descent )是机器学习中最常用的优化方法之一,常用来求解目标函数的极值。
    其基本原理非常简单:沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值(也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值)。
    在《 [ Python 机器学习] 梯度下降法(一)》中简单分析了学习率大小对搜索过程的影响,发现:

    学习率较小时,收敛到极值的速度较慢。
    学习率较大时,容易在搜索过程中发生震荡。
    本次介绍“冲量”的原理以及如何用“冲量”来解决上述两个问题。

    冲量: momentum
    “冲量”这个概念源自于物理中的力学,表示力对时间的积累效应。

    在普通的梯度下降法 x += v 中,每次 x 的更新量 v 为 v = - dx × lr ,其中 dx 为目标函数 func(x)对 x 的一阶导数。
    当使用冲量时,则把每次 x 的更新量 v 考虑为本次的梯度下降量 - dx × lr 与上次 x 的更新量 v 乘上一个介于 [0, 1] 的因子 momentum 的和,即 v = - dx × lr + v × momemtum 。
    从公式上可看出:

    当本次梯度下降 dx × lr 的方向与上次更新量 v 的方向相同时,上次的更新量能够对本次的搜索起到一个正向加速的作用。
    当本次梯度下降 - dx × lr 的方向与上次更新量 v 的方向相反时,上次的更新量能够对本次的搜索起到一个减速的作用。

    为了板式的清晰,完整实盘代码请戳: https://uqer.io/community/share/58204d90228e5ba8f357140a

    为了查看 momentum 大小对不同学习率的影响,此处设置
    学习率为 lr = [0.01, 0.1, 0.6, 0.9]
    冲量依次为 momentum = [0.0, 0.1, 0.5, 0.9]
    起始位置为 x_start = -5
    迭代周期为 6
    测试以及绘图代码如下: https://uqer.io/community/share/58204d90228e5ba8f357140a


    运行结果如上图所示,每一行的图的学习率 lr 一样,每一列的 momentum 一样,最左列为不使用 momentum 时的收敛情况。

    从第一行可看出:在学习率较小的时候,适当的 momentum 能够起到一个加速收敛速度的作用。
    从第四行可看出:在学习率较大的时候,适当的 momentum 能够起到一个减小收敛时震荡幅度的作用。
    6 条回复    2016-12-05 22:28:02 +08:00
    zhangyh26258
        1
    zhangyh26258  
       2016-12-05 10:26:15 +08:00
    不错不错~~~
    lisir
        2
    lisir  
       2016-12-05 13:57:33 +08:00
    mark
    Xs0ul
        3
    Xs0ul  
       2016-12-05 13:59:46 +08:00 via Android
    按照我学的物理, momentum 是动量, impulse 才是冲量(
    happyZX
        4
    happyZX  
       2016-12-05 20:48:13 +08:00
    学习了~~
    SCaffrey
        5
    SCaffrey  
       2016-12-05 22:23:49 +08:00 via iPad
    我翻了一下 选修 3-5 3 楼说的是对的
    ryd994
        6
    ryd994  
       2016-12-05 22:28:02 +08:00
    这是 numerical computing ,强行往机器学习上靠……
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