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批量梯度下降與隨機(jī)梯度下降
2017-03-15
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批量梯度下降與隨機(jī)梯度下降

下面的h(x)是要擬合的函數(shù),J(theta)損失函數(shù),theta是參數(shù),要迭代求解的值,theta求解出來(lái)了那最終要擬合的函數(shù)h(theta)就出來(lái)了。其中m是訓(xùn)練集的記錄條數(shù),j是參數(shù)的個(gè)數(shù)。

1、批量梯度下降(BGD)的求解思路如下:

(1)將J(theta)對(duì)theta求偏導(dǎo),得到每個(gè)theta對(duì)應(yīng)的的梯度

(2)由于是要最小化風(fēng)險(xiǎn)函數(shù),所以按每個(gè)參數(shù)theta的梯度負(fù)方向,來(lái)更新每個(gè)theta

(3)從上面公式可以注意到,它得到的是一個(gè)全局最優(yōu)解,但是每迭代一步,都要用到訓(xùn)練集所有的數(shù)據(jù),如果m很大,那么可想而知這種方法的迭代速度??!所以,這就引入了另外一種方法,隨機(jī)梯度下降。

2、隨機(jī)梯度下降(SGD)的求解思路如下:

(1)上面的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)可以寫(xiě)成如下這種形式,損失函數(shù)對(duì)應(yīng)的是訓(xùn)練集中每個(gè)樣本的粒度,而上面批量梯度下降對(duì)應(yīng)的是所有的訓(xùn)練樣本:

注意:cost不是cosine t 是costfunction的簡(jiǎn)寫(xiě)

(2)每個(gè)樣本的損失函數(shù),對(duì)theta求偏導(dǎo)得到對(duì)應(yīng)梯度,來(lái)更新theta

(3)隨機(jī)梯度下降是通過(guò)每個(gè)樣本來(lái)迭代更新一次,如果樣本量很大的情況(例如幾十萬(wàn)),那么可能只用其中幾萬(wàn)條或者幾千條的樣本(每次迭代隨機(jī)選取一個(gè)樣本點(diǎn),只是迭代次數(shù)比BGD要多),就已經(jīng)將theta迭代到最優(yōu)解了,對(duì)比上面的批量梯度下降,迭代一次需要用到十幾萬(wàn)訓(xùn)練樣本,一次迭代不可能最優(yōu),如果迭代10次的話就需要遍歷訓(xùn)練樣本10次。但是,SGD伴隨的一個(gè)問(wèn)題是噪音較BGD要多,使得SGD并不是每次迭代都向著整體最優(yōu)化方向。對(duì)步長(zhǎng)選擇敏感,可能會(huì)出現(xiàn)overshoot the minimum。

3、方法比較:

梯度下降法是批量更新算法,隨機(jī)梯度是在線算法

梯度法優(yōu)化的是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn),隨機(jī)梯度法優(yōu)化的是泛化風(fēng)險(xiǎn)

梯度法可能陷入局部最優(yōu),隨機(jī)梯度可能找到全局最優(yōu)

梯度法對(duì)步長(zhǎng)不敏感,隨機(jī)梯度對(duì)步長(zhǎng)選擇敏感

梯度法對(duì)初始點(diǎn)(參數(shù))選擇敏感

4、對(duì)于上面的linear regression問(wèn)題,與批量梯度下降對(duì)比,隨機(jī)梯度下降求解的會(huì)是最優(yōu)解嗎?

(1)批量梯度下降---最小化所有訓(xùn)練樣本的損失函數(shù),使得最終求解的是全局的最優(yōu)解,即求解的參數(shù)是使得風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)最小。

(2)隨機(jī)梯度下降---最小化每條樣本的損失函數(shù),雖然不是每次迭代得到的損失函數(shù)都向著全局最優(yōu)方向, 但是大的整體的方向是向全局最優(yōu)解的,最終的結(jié)果往往是在全局最優(yōu)解附近。(數(shù)學(xué)證明過(guò)程)

5、梯度下降用來(lái)求最優(yōu)解,哪些問(wèn)題可以求得全局最優(yōu)?哪些問(wèn)題可能局部最優(yōu)解?
最優(yōu)化問(wèn)題對(duì)theta的分布是unimodal,即從圖形上面看只有一個(gè)peak,所以梯度下降最終求得的是全局最優(yōu)解。然而對(duì)于multimodal的問(wèn)題,因?yàn)榇嬖诙鄠€(gè)peak值,很有可能梯度下降的最終結(jié)果是局部最優(yōu)。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

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