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介紹

如果說在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有哪個優(yōu)化算法最廣為認知，用途最廣，非梯度下降算法莫屬。梯度下降算法是一種非常經(jīng)典的求極小值的算法，比如在線性回歸里我們可以用最小二乘法去解析最優(yōu)解，但是其中會涉及到對矩陣求逆，由于多重共線性問題的存在是很讓人難受的，無論進行L1正則化的Lasso回歸還是L2正則化的嶺回歸，其實并不讓人滿意，因為它們的產(chǎn)生是為了修復(fù)此漏洞，而不是為了提升模型效果，甚至使模型效果下降。但是換一種思路，比如用梯度下降算法去優(yōu)化線性回歸的損失函數(shù)，完全就可以不用考慮多重共線性帶來的問題。其實不僅是線性回歸，邏輯回歸同樣是可以用梯度下降進行優(yōu)化，因為這兩個算法的損失函數(shù)都是嚴格意義上的凸函數(shù)，即存在全局唯一極小值，較小的學(xué)習(xí)率和足夠的迭代次數(shù)，一定可以達到最小值附近，滿足精度要求是完全沒有問題的。并且隨著特征數(shù)目的增多（列如100000），梯度下降的效率將遠高于去解析標準方程的逆矩陣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的后向傳播算法其實就是在進行梯度下降，GDBT(梯度提升樹)每增加一個弱學(xué)習(xí)器（CART回歸樹）,近似于進行一次梯度下降，因為每一棵回歸樹的目的都是去擬合此時損失函數(shù)的負梯度，這也可以說明為什么GDBT往往沒XGBoost的效率高，因為它沒辦法擬合真正的負梯度，而Xgboost 的每增加的一個弱學(xué)習(xí)器是使得損失函數(shù)下降最快的解析解。總之梯度下降算法的用處十分廣泛，我們有必要對它進行更加深入的理解。

關(guān)于梯度下降算法的直觀理解

關(guān)于梯度下降算法的直觀理解，我們以一個人下山為例。比如剛開始的初始位置是在紅色的山頂位置，那么現(xiàn)在的問題是該如何達到藍色的山底呢？按照梯度下降算法的思想，它將按如下操作達到最低點：

第一步，明確自己現(xiàn)在所處的位置

第二步，找到相對于該位置而言下降最快的方向

第三步， 沿著第二步找到的方向走一小步，到達一個新的位置，此時的位置肯定比原來低

第四部， 回到第一步

第五步，終止于最低點

按照以上5步，最終達到最低點，這就是梯度下降的完整流程。當(dāng)然你可能會說，上圖不是有不同的路徑嗎？是的，因為上圖并不是標準的凸函數(shù)，往往不能找到最小值，只能找到局部極小值。所以你可以用不同的初始位置進行梯度下降，來尋找更小的極小值點，當(dāng)然如果損失函數(shù)是凸函數(shù)就沒必要了，開開心心的進行梯度下降吧！比如下面這種：

問題是，如何用數(shù)學(xué)語言去描述以上5步呢？

梯度下降算法的理論推導(dǎo)

一元函數(shù)

一元函數(shù)的導(dǎo)數(shù)我相信大家都學(xué)過，其幾何意義是某點切線的斜率，除此之外它還能表示函數(shù)在該點的變化率，導(dǎo)數(shù)越大，說明函數(shù)在該點的變化越大。

則導(dǎo)函數(shù)本身則代表著函數(shù)沿著ｘ方向的變化率

二元函數(shù)

對于二元函數(shù)，ｚ＝ｆ（ｘ，ｙ），它對ｘ和ｙ的偏導(dǎo)數(shù)分別表示如下：

函數(shù)在ｙ方向不變的情況下，函數(shù)值沿ｘ方向的變化率

函數(shù)在ｘ方向不變的情況下，函數(shù)值沿ｙ方向的變化率

有了以上的了解，我們分別知道了函數(shù)在單獨在ｘ和ｙ方向上的變化率

現(xiàn)在有一個問題，我想知道函數(shù)在其他方向上的變化率怎么辦？

比如下圖中的ｕ方向上：

其實是可以做到的，我們都學(xué)過，在一平面中，任意一向量都可以用兩個不共線的基向量表示，也就是說任意一方向上的變化，都可以分解到ｘ和ｙ兩個方向上。

比如，我想求ｕ方向上的變化率，根據(jù)導(dǎo)函數(shù)的定義

若：

其中α是ｕ方向與ｘ正方向的夾角

極限存在，可用洛必達法則，分子分母同時對▲ｕ求導(dǎo)

原式等于：

令：

這是一個自變量是α的函數(shù)，我們將其命名為方向?qū)?shù)，其表明隨著α的不同，方向不同，函數(shù)的變化率不同。

至此，我們推出了，方向?qū)?shù)的概念，還記得我們的梯度下降算法的第二步是什么嗎？

”找到相對于該位置而言下降最快的方向“

而我們的方向?qū)?shù)，本身代表的就是函數(shù)變化率與方向的關(guān)系，也就是說我們需要利用方向?qū)?shù)，找到使得函數(shù)變化率最大的方向

那么，問題來了，在哪一個方向上變化率最大呢？

尋找函數(shù)變化率最大的方向－梯度

我們可以這樣改寫，令：

則：

θ是兩個向量的夾角

顯然，當(dāng)θ＝０時，取得最大方向?qū)?shù)，也就說隨著α的改變，當(dāng)兩個向量Ａ和Ｉ是平行的時候，取得最大方向?qū)?shù)，而此時Ｉ的方向就是下式的方向：

我們把上式稱之為梯度，所以梯度方向是函數(shù)變化率最大的方向，更本質(zhì)的說是函數(shù)增長最快的方向

所以，當(dāng)我們需要最小化損失函數(shù)時，只需要使損失函數(shù)沿著負梯度前行，就能使損失函數(shù)最快下降。

更高元函數(shù)

二元函數(shù)的推導(dǎo)結(jié)論同樣可作用于更高元的函數(shù)。

所以，高元函數(shù)在某點的梯度就是對每一個自變量求偏導(dǎo)，組成的一個向量，在該點的取值，該向量的方向就是函數(shù)在該點處增長最快的方向，顯然，其負方向就是函數(shù)減少最快的方向

以下面的函數(shù)舉個例子，這是一個有n+1個自變量的函數(shù)，自變量是θ：

首先呢，隨機化一個我們梯度下降的初始位置，全部為0吧，當(dāng)然在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可不能如此隨意：

計算梯度，對每一個自變量求偏導(dǎo)：

將初始化的值0，代入上式梯度，就可以得到一個具體的向量，為什么是一個具體的向量呢？這個你要自己想想了

而該向量的方向就是函數(shù)在該點增長最快的方向

那么，顯然，我們需要往其負方向走一段距離，可是，如何往負方向走呢？其實一樣的道理，該負方向同樣將其分解到各個自變量的維度上，即其更新過程可寫成：

式中的減號表示往梯度的負方向改變

а為學(xué)習(xí)率，是一個大于0的數(shù)，它能控制沿著該方向走多長一段距離，不是步長

什么才是真正的步長？

一個式子說明足以，將當(dāng)前位置θ代入下式，就是在該點處梯度下降的步長：

所以步長是一個有方向和模長的矢量，當(dāng)然也是符合我們直觀上的理解的，你總要確定往哪個方向走以及步子邁多大。

應(yīng)用：線性回歸的梯度下降解法

首先，我們給出線性回歸的損失函數(shù)，為了方便，不帶正則項：

其中：

其更新過程可寫成：

具體的梯度下降流程：

第一步：先隨便假設(shè)一組θ,你要是喜歡可以全部取0

第二步循環(huán)迭代:

第一次迭代：

.......

第二次迭代：

......

......

第x次迭代：......

第三步，滿足要求，循環(huán)結(jié)束，得到θ

參考資料：

1. 為什么梯度反方向是函數(shù)值局部下降最快的方向？https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912
2. 梯度下降（Gradient Descent）小結(jié)-劉建平 https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html