轉(zhuǎn)載-劉建平Pinard-www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html

在求解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型參數(shù)，即無(wú)約束優(yōu)化問題時(shí)，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對(duì)梯度下降法做一個(gè)完整的總結(jié)。

1. 梯度

在微積分里面，對(duì)多元函數(shù)的參數(shù)求?偏導(dǎo)數(shù)，把求得的各個(gè)參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數(shù)f(x,y), 分別對(duì)x,y求偏導(dǎo)數(shù)，求得的梯度向量就是(?f/?x,??f/?y)T,簡(jiǎn)稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對(duì)于在點(diǎn)(x0,y0)的具體梯度向量就是(?f/?x0,??f/?y0)T.或者▽f(x0,y0)，如果是3個(gè)參數(shù)的向量梯度，就是(?f/?x,??f/?y，?f/?z)T,以此類推。

那么這個(gè)梯度向量求出來有什么意義呢？他的意義從幾何意義上講，就是函數(shù)變化增加最快的地方。具體來說，對(duì)于函數(shù)f(x,y),在點(diǎn)(x0,y0)，沿著梯度向量的方向就是(?f/?x0,??f/?y0)T的方向是f(x,y)增加最快的地方?；蛘哒f，沿著梯度向量的方向，更加容易找到函數(shù)的最大值。反過來說，沿著梯度向量相反的方向，也就是 -(?f/?x0,??f/?y0)T的方向，梯度減少最快，也就是更加容易找到函數(shù)的最小值。

2. 梯度下降與梯度上升

在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，在最小化損失函數(shù)時(shí)，可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解，得到最小化的損失函數(shù)，和模型參數(shù)值。反過來，如果我們需要求解損失函數(shù)的最大值，這時(shí)就需要用梯度上升法來迭代了。

梯度下降法和梯度上升法是可以互相轉(zhuǎn)化的。比如我們需要求解損失函數(shù)f(θ)的最小值，這時(shí)我們需要用梯度下降法來迭代求解。但是實(shí)際上，我們可以反過來求解損失函數(shù) -f(θ)的最大值，這時(shí)梯度上升法就派上用場(chǎng)了。

下面來詳細(xì)總結(jié)下梯度下降法。

3. 梯度下降法算法詳解

3.1 梯度下降的直觀解釋

首先來看看梯度下降的一個(gè)直觀的解釋。比如我們?cè)谝蛔笊缴系哪程幬恢茫捎谖覀儾恢涝趺聪律?，于是決定走一步算一步，也就是在每走到一個(gè)位置的時(shí)候，求解當(dāng)前位置的梯度，沿著梯度的負(fù)方向，也就是當(dāng)前最陡峭的位置向下走一步，然后繼續(xù)求解當(dāng)前位置梯度，向這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置走一步。這樣一步步的走下去，一直走到覺得我們已經(jīng)到了山腳。當(dāng)然這樣走下去，有可能我們不能走到山腳，而是到了某一個(gè)局部的山峰低處。

從上面的解釋可以看出，梯度下降不一定能夠找到全局的最優(yōu)解，有可能是一個(gè)局部最優(yōu)解。當(dāng)然，如果損失函數(shù)是凸函數(shù)，梯度下降法得到的解就一定是全局最優(yōu)解。

3.2?梯度下降的相關(guān)概念

在詳細(xì)了解梯度下降的算法之前，我們先看看相關(guān)的一些概念。

1. 步長(zhǎng)（Learning rate）：步長(zhǎng)決定了在梯度下降迭代的過程中，每一步沿梯度負(fù)方向前進(jìn)的長(zhǎng)度。用上面下山的例子，步長(zhǎng)就是在當(dāng)前這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置走的那一步的長(zhǎng)度。

2.特征（feature）：指的是樣本中輸入部分，比如樣本（x0,y0）,（x1,y1）,則樣本特征為x，樣本輸出為y。

3. 假設(shè)函數(shù)（hypothesis function）：在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，為了擬合輸入樣本，而使用的假設(shè)函數(shù)，記為hθ(x)。比如對(duì)于樣本（xi,yi）(i=1,2,...n),可以采用擬合函數(shù)如下：?hθ(x) =?θ0+θ1x。

4. 損失函數(shù)（loss function）：為了評(píng)估模型擬合的好壞，通常用損失函數(shù)來度量擬合的程度。損失函數(shù)極小化，意味著擬合程度最好，對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)即為最優(yōu)參數(shù)。在線性回歸中，損失函數(shù)通常為樣本輸出和假設(shè)函數(shù)的差取平方。比如對(duì)于樣本（xi,yi）(i=1,2,...n),采用線性回歸，損失函數(shù)為：

\(J(\theta_0, \theta_1) = \sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta(x_i) - y_i)^2\)

其中\(zhòng)(x_i\)表示樣本特征x的第i個(gè)元素，\(y_i\)表示樣本輸出y的第i個(gè)元素，\(h_\theta(x_i)\)為假設(shè)函數(shù)。

3.3?梯度下降的詳細(xì)算法

梯度下降法的算法可以有代數(shù)法和矩陣法（也稱向量法）兩種表示，如果對(duì)矩陣分析不熟悉，則代數(shù)法更加容易理解。不過矩陣法更加的簡(jiǎn)潔，且由于使用了矩陣，實(shí)現(xiàn)邏輯更加的一目了然。這里先介紹代數(shù)法，后介紹矩陣法。

3.3.1?梯度下降法的代數(shù)方式描述

1. 先決條件： 確認(rèn)優(yōu)化模型的假設(shè)函數(shù)和損失函數(shù)。

比如對(duì)于線性回歸，假設(shè)函數(shù)表示為?\(h_\theta(x_1, x_2, ...x_n) = \theta_0 +?\theta_{1}x_1 + ... +?\theta_{n}x_{n}\), 其中\(zhòng)(\theta_i \) (i = 0,1,2... n)為模型參數(shù)，\(x_i \) (i = 0,1,2... n)為每個(gè)樣本的n個(gè)特征值。這個(gè)表示可以簡(jiǎn)化，我們?cè)黾右粋€(gè)特征\(x_0 = 1 \) ，這樣\(h_\theta(x_0, x_1, ...x_n) = \sum\limits_{i=0}^{n}\theta_{i}x_{i}\)。

同樣是線性回歸，對(duì)應(yīng)于上面的假設(shè)函數(shù)，損失函數(shù)為：

\(J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=0}^{m}(h_\theta(x_0, x_1, ...x_n) - y_i)^2\)

2. 算法相關(guān)參數(shù)初始化：主要是初始化\(\theta_0, \theta_1..., \theta_n\),算法終止距離\(\varepsilon\)以及步長(zhǎng)\(\alpha\)。在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的時(shí)候，我喜歡將所有的\(\theta\)初始化為0， 將步長(zhǎng)初始化為1。在調(diào)優(yōu)的時(shí)候再 優(yōu)化。

3. 算法過程：

1）確定當(dāng)前位置的損失函數(shù)的梯度，對(duì)于\(\theta_i\),其梯度表達(dá)式如下：

\(\frac{\partial}{\partial\theta_i}J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n)\)

2）用步長(zhǎng)乘以損失函數(shù)的梯度，得到當(dāng)前位置下降的距離，即\(\alpha\frac{\partial}{\partial\theta_i}J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n)\)對(duì)應(yīng)于前面登山例子中的某一步。

3）確定是否所有的\(\theta_i\),梯度下降的距離都小于\(\varepsilon\)，如果小于\(\varepsilon\)則算法終止，當(dāng)前所有的\(\theta_i\)(i=0,1,...n)即為最終結(jié)果。否則進(jìn)入步驟4.

4）更新所有的\(\theta\)，對(duì)于\(\theta_i\)，其更新表達(dá)式如下。更新完畢后繼續(xù)轉(zhuǎn)入步驟1.

\(\theta_i =?\theta_i -?\alpha\frac{\partial}{\partial\theta_i}J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n)\)

下面用線性回歸的例子來具體描述梯度下降。假設(shè)我們的樣本是\((x_1^{(0)}, x_2^{(0)}, ...x_n^{(0)}, y_0),?(x_1^{(1)}, x_2^{(1)}, ...x_n^{(1)},y_1), ...?(x_1^{(m)}, x_2^{(m)}, ...x_n^{(m)}, y_n)\),損失函數(shù)如前面先決條件所述：

\(J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=0}^{m}(h_\theta(x_0, x_1, ...x_n) - y_i)^2\)。

則在算法過程步驟1中對(duì)于\(\theta_i\) 的偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算如下：

\(\frac{\partial}{\partial\theta_i}J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n)= \frac{1}{m}\sum\limits_{j=0}^{m}(h_\theta(x_0^{j}, x_1^{j}, ...x_n^{j}) - y_j)x_i^{j}\)

由于樣本中沒有\(zhòng)(x_0\)上式中令所有的\(x_0^{j}\)為1.

步驟4中\(zhòng)(\theta_i\)的更新表達(dá)式如下：

\(\theta_i =?\theta_i -?\alpha\frac{1}{m}\sum\limits_{j=0}^{m}(h_\theta(x_0^{j}, x_1^{j}, ...x_n^{j}) - y_j)x_i^{j}\)

從這個(gè)例子可以看出當(dāng)前點(diǎn)的梯度方向是由所有的樣本決定的，加\(\frac{1}{m}\) 是為了好理解。由于步長(zhǎng)也為常數(shù)，他們的乘機(jī)也為常數(shù)，所以這里\(\alpha\frac{1}{m}\)可以用一個(gè)常數(shù)表示。

在下面第4節(jié)會(huì)詳細(xì)講到的梯度下降法的變種，他們主要的區(qū)別就是對(duì)樣本的采用方法不同。這里我們采用的是用所有樣本。

3.3.2 梯度下降法的矩陣方式描述

這一部分主要講解梯度下降法的矩陣方式表述，相對(duì)于3.3.1的代數(shù)法，要求有一定的矩陣分析的基礎(chǔ)知識(shí)，尤其是矩陣求導(dǎo)的知識(shí)。

1. 先決條件： 和3.3.1類似， 需要確認(rèn)優(yōu)化模型的假設(shè)函數(shù)和損失函數(shù)。對(duì)于線性回歸，假設(shè)函數(shù)\(h_\theta(x_1, x_2, ...x_n) = \theta_0 +?\theta_{1}x_1 + ... +?\theta_{n}x_{n}\)的矩陣表達(dá)方式為：

\(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{x}) =?\mathbf{X\theta}\) ，其中， 假設(shè)函數(shù)\(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X})\)為mx1的向量,\(\mathbf{\theta}\)為nx1的向量，里面有n個(gè)代數(shù)法的模型參數(shù)。\(\mathbf{X}\)為mxn維的矩陣。m代表樣本的個(gè)數(shù)，n代表樣本的特征數(shù)。

損失函數(shù)的表達(dá)式為：\(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} -?\mathbf{Y})^T(\mathbf{X\theta} -?\mathbf{Y})\), 其中\(zhòng)(\mathbf{Y}\)是樣本的輸出向量，維度為mx1.

2.?算法相關(guān)參數(shù)初始化: \(\theta\)向量可以初始化為默認(rèn)值，或者調(diào)優(yōu)后的值。算法終止距離\(\varepsilon\)，步長(zhǎng)\(\alpha\)和3.3.1比沒有變化。

3.?算法過程：

1）確定當(dāng)前位置的損失函數(shù)的梯度，對(duì)于\(\theta\)向量,其梯度表達(dá)式如下：

\(\frac{\partial}{\partial\mathbf\theta}J(\mathbf\theta)\)

2）用步長(zhǎng)乘以損失函數(shù)的梯度，得到當(dāng)前位置下降的距離，即\(\alpha\frac{\partial}{\partial\theta}J(\theta)\)對(duì)應(yīng)于前面登山例子中的某一步。

3）確定\(\mathbf\theta\)向量里面的每個(gè)值,梯度下降的距離都小于\(\varepsilon\)，如果小于\(\varepsilon\)則算法終止，當(dāng)前\(\mathbf\theta\)向量即為最終結(jié)果。否則進(jìn)入步驟4.

4）更新\(\theta\)向量，其更新表達(dá)式如下。更新完畢后繼續(xù)轉(zhuǎn)入步驟1.

\(\mathbf\theta=?\mathbf\theta -?\alpha\frac{\partial}{\partial\theta}J(\mathbf\theta)\)

還是用線性回歸的例子來描述具體的算法過程。

損失函數(shù)對(duì)于\(\theta\)向量的偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算如下：

\(\frac{\partial}{\partial\mathbf\theta}J(\mathbf\theta) = \mathbf{X}^T(\mathbf{X\theta} -?\mathbf{Y})\)

步驟4中\(zhòng)(\theta\)向量的更新表達(dá)式如下：\(\mathbf\theta=?\mathbf\theta -?\alpha\mathbf{X}^T(\mathbf{X\theta} -?\mathbf{Y})\)

對(duì)于3.3.1的代數(shù)法，可以看到矩陣法要簡(jiǎn)潔很多。這里面用到了矩陣求導(dǎo)鏈?zhǔn)椒▌t，和兩個(gè)矩陣求導(dǎo)的公式。

公式1：\(\frac{\partial}{\partial\mathbf{X}}(\mathbf{XX^T}) =2\mathbf{X}\)

公式2：\(\frac{\partial}{\partial\mathbf\theta}(\mathbf{X\theta}) =\mathbf{X^T}\)

如果需要熟悉矩陣求導(dǎo)建議參考張賢達(dá)的《矩陣分析與應(yīng)用》一書。

3.4?梯度下降的算法調(diào)優(yōu)

在使用梯度下降時(shí)，需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)。哪些地方需要調(diào)優(yōu)呢？

1. 算法的步長(zhǎng)選擇。在前面的算法描述中，我提到取步長(zhǎng)為1，但是實(shí)際上取值取決于數(shù)據(jù)樣本，可以多取一些值，從大到小，分別運(yùn)行算法，看看迭代效果，如果損失函數(shù)在變小，說明取值有效，否則要增大步長(zhǎng)。前面說了。步長(zhǎng)太大，會(huì)導(dǎo)致迭代過快，甚至有可能錯(cuò)過最優(yōu)解。步長(zhǎng)太小，迭代速度太慢，很長(zhǎng)時(shí)間算法都不能結(jié)束。所以算法的步長(zhǎng)需要多次運(yùn)行后才能得到一個(gè)較為優(yōu)的值。

2. 算法參數(shù)的初始值選擇。?初始值不同，獲得的最小值也有可能不同，因此梯度下降求得的只是局部最小值；當(dāng)然如果損失函數(shù)是凸函數(shù)則一定是最優(yōu)解。由于有局部最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)，需要多次用不同初始值運(yùn)行算法，關(guān)鍵損失函數(shù)的最小值，選擇損失函數(shù)最小化的初值。

3.歸一化。由于樣本不同特征的取值范圍不一樣，可能導(dǎo)致迭代很慢，為了減少特征取值的影響，可以對(duì)特征數(shù)據(jù)歸一化，也就是對(duì)于每個(gè)特征x，求出它的期望\(\overline{x}\)和標(biāo)準(zhǔn)差std(x)，然后轉(zhuǎn)化為：

\(\frac{x - \overline{x}}{std(x)}\)

這樣特征的新期望為0，新方差為1，迭代次數(shù)可以大大加快。

4. 梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）

4.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）

批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具體做法也就是在更新參數(shù)時(shí)使用所有的樣本來進(jìn)行更新，這個(gè)方法對(duì)應(yīng)于前面3.3.1的線性回歸的梯度下降算法，也就是說3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。

\(\theta_i =?\theta_i -?\alpha\sum\limits_{j=0}^{m}(h_\theta(x_0^{j}, x_1^{j}, ...x_n^{j}) - y_j)x_i^{j}\)

由于我們有m個(gè)樣本，這里求梯度的時(shí)候就用了所有m個(gè)樣本的梯度數(shù)據(jù)。

4.2?隨機(jī)梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）

隨機(jī)梯度下降法，其實(shí)和批量梯度下降法原理類似，區(qū)別在與求梯度時(shí)沒有用所有的m個(gè)樣本的數(shù)據(jù)，而是僅僅選取一個(gè)樣本j來求梯度。對(duì)應(yīng)的更新公式是：

\(\theta_i =?\theta_i -?\alpha (h_\theta(x_0^{j}, x_1^{j}, ...x_n^{j}) - y_j)x_i^{j}\)

隨機(jī)梯度下降法，和4.1的批量梯度下降法是兩個(gè)極端，一個(gè)采用所有數(shù)據(jù)來梯度下降，一個(gè)用一個(gè)樣本來梯度下降。自然各自的優(yōu)缺點(diǎn)都非常突出。對(duì)于訓(xùn)練速度來說，隨機(jī)梯度下降法由于每次僅僅采用一個(gè)樣本來迭代，訓(xùn)練速度很快，而批量梯度下降法在樣本量很大的時(shí)候，訓(xùn)練速度不能讓人滿意。對(duì)于準(zhǔn)確度來說，隨機(jī)梯度下降法用于僅僅用一個(gè)樣本決定梯度方向，導(dǎo)致解很有可能不是最優(yōu)。對(duì)于收斂速度來說，由于隨機(jī)梯度下降法一次迭代一個(gè)樣本，導(dǎo)致迭代方向變化很大，不能很快的收斂到局部最優(yōu)解。

那么，有沒有一個(gè)中庸的辦法能夠結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)呢？有！這就是4.3的小批量梯度下降法。

4.3?小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent）

小批量梯度下降法是批量梯度下降法和隨機(jī)梯度下降法的折衷，也就是對(duì)于m個(gè)樣本，我們采用x個(gè)樣子來迭代，1

\(\theta_i =?\theta_i - \alpha?\sum\limits_{j=t}^{t+x-1}(h_\theta(x_0^{j}, x_1^{j}, ...x_n^{j}) - y_j)x_i^{j}\)

5. 梯度下降法和其他無(wú)約束優(yōu)化算法的比較

在機(jī)器學(xué)習(xí)中的無(wú)約束優(yōu)化算法，除了梯度下降以外，還有前面提到的最小二乘法，此外還有牛頓法和擬牛頓法。

梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要選擇步長(zhǎng)，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是計(jì)算解析解。如果樣本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有優(yōu)勢(shì)，計(jì)算速度很快。但是如果樣本量很大，用最小二乘法由于需要求一個(gè)超級(jí)大的逆矩陣，這時(shí)就很難或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比較有優(yōu)勢(shì)。

梯度下降法和牛頓法/擬牛頓法相比，兩者都是迭代求解，不過梯度下降法是梯度求解，而牛頓法/擬牛頓法是用二階的海森矩陣的逆矩陣或偽逆矩陣求解。相對(duì)而言，使用牛頓法/擬牛頓法收斂更快。但是每次迭代的時(shí)間比梯度下降法長(zhǎng)。