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深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記05 最優(yōu)化
2018-04-03
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深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記05 最優(yōu)化

前向傳播之-最優(yōu)化

通過對之前課程的學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)能夠?qū)τ谝粋€輸入數(shù)據(jù)得出它的最終的一個LOSS值，那么下面就該咱們?nèi)绾稳フ业揭粋€最優(yōu)的參數(shù)矩陣，使得最終的LOSS值達(dá)到一個最小的范圍。這就引入了咱們的最優(yōu)化問題。下面咱們通過幾種解決方案來詳細(xì)討論如何處理這個最優(yōu)化的問題

首先咱們就算不經(jīng)過大腦思考也能得出一種方法，我把它叫做一個簡單粗暴的想法就是咱們隨機的去找一組組的權(quán)重參數(shù)矩陣W，每一次咱們都通過整個計算流程得出這組權(quán)重計算出它的一個LOSS值，就像上面的代碼的流程一樣，最后對比找到一組還算湊合的權(quán)重參數(shù)。這個方法咋樣呢？很蠢是吧，但是也是一種辦法。下面咱們就該進(jìn)入思考就行改進(jìn)了！

我在這里先給大家做一個比較形象的比喻，為了尋找最優(yōu)的W參數(shù)矩陣，咱們就像蒙著眼鏡在一個山坡上尋找山坡的最低點一樣，這個山坡咱們可以把它當(dāng)成LOSS值的山峰，咱們的目的就是能夠找到一個山峰的最低點也就是LOSS值最小的那個點。那么咱們該怎么走才能使得咱們朝著一個LOSS值下降的方向呢？我們可以想象一下，咱們要找到山坡的最低點需要一個方向，也就是說咱們首先需要得出一個明確的方向，這個方向能夠使得咱們朝著山坡下面走去尋找最低點。那么咱們該如何得出這個方向呢？

這就是咱們這節(jié)課的核心也就是最優(yōu)化問題的解法，跟隨梯度去尋找山坡的最低點。梯度也就是山坡的一個最陡峭的方向，我們沿著這個最陡峭的方向可以最快的走到山坡的最低點，這里就引入了咱們這個梯度下降的問題，什么叫梯度下降呢？它的意思簡單的說就是咱們不是已經(jīng)找到最陡峭的方向了嘛，那么咱們就沿著梯度的反方向去走，這就是梯度下降的直觀表達(dá)。之所以要反向就是由于咱們的梯度方向是使得LOSS值增加幅度最大的方向，所以咱們?yōu)榱薒OSS能減少就要朝著梯度下降的方向去尋找最小點。

咱們接下來要講的就是這個學(xué)習(xí)率了，咱們現(xiàn)在已經(jīng)找到了一個要往下走的方向了，就差一個走的距離了。學(xué)習(xí)率就是咱們一次沿著這個梯度下降的方向走多遠(yuǎn)，這個學(xué)習(xí)率可以說對于咱們整個最優(yōu)化問題起著決定性的作用，因為如果學(xué)習(xí)率太大我們有可能有跳過最低點而學(xué)習(xí)率太小又會使得咱們整個網(wǎng)絡(luò)收斂的太慢。所以設(shè)置學(xué)習(xí)率還是很有學(xué)問的，這里咱們這是引入這個知識點，在之后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中咱們會再詳細(xì)討論學(xué)習(xí)率這個問題的！

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