吴恩达《深度学习专项》笔记（六）：改进梯度下降算法 ...

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学习提示

一直以来，我们都用梯度下降法作为神经网络的优化算法。但是，这个优化算法还有很多的改进空间。这周，我们将学习一些更高级的优化技术，希望能够从各个方面改进普通的梯度下降算法。
我们要学习的改进技术有三大项：分批梯度下降、高级更新方法、学习率衰减。这三项是平行的，可以同时使用。
分批梯度下降是从数据集的角度改进梯度下降。我们没必要等遍历完了整个数据集后再进行参数更新，而是可以遍历完一小批数据后就进行更新。
高级更新方法指不使用参数的梯度值，而是使用一些和梯度相关的中间结果来更新参数。通过使用这些更高级的优化算法，我们能够令参数的更新更加平滑，更加容易收敛到最优值。这些高级的算法包括gradient descent with momentum, RMSProp, Adam。其中Adam是前两种算法的结合版，这是目前最流行的优化器之一。
学习率衰减指的是随着训练的进行，我们可以想办法减小学习率的值，从而减少参数的震荡，令参数更快地靠近最优值。
在这周的课里，我们要更关注每种优化算法的单独、组合使用方法，以及应该在什么场合用什么算法，最后再去关注算法的实现原理。对于多数技术，“会用”一般要优先于“会写”。
分批梯度下降

这项技术的英文名称取得极其糟糕。之前我们使用的方法被称为"batch gradient descent", 改进后的方法被称为"mini-batch gradient descent"。但是，这两种方法的本质区别是是否把整个数据集分成多个子集。因此，我们认为我的中文翻译“分批梯度下降”、“整批梯度下降”比原来的英文名词或者“小批量梯度下降”等中文翻译要更贴切名词本身的意思。

使用mini-batch

在之前的学习中，我们都是用整个训练集的平均梯度来更新模型参数的。而如果训练集特别大的话，遍历整个数据集要花很长时间，梯度下降的速度将十分缓慢。
其实，我们不一定要等遍历完了整个数据集再做梯度下降。相较于每次遍历完所有个训练样本再更新，我们可以遍历完一小批次(mini-batch)的样本就更新。让我们来看课件里的一个例子：



假设整个数据集大小。我们可以把数据集划分成5000个mini-batch，其中每一个batch包含1000个数据。做梯度下降时，我们每跑完一个batch里的1000个数据，就用它们的平均梯度去更新参数，再去跑下一个batch。
这里要介绍一个新的标记。设整个数据集的形状是，则第个数据集的标记为,形状为。
再次总结一下标记：中的上标分别表示和第i个样本相关、和第j层相关、和第k个批次的样本集相关。实际上这三个标记几乎不会同时出现。
使用了分批梯度下降后，算法的写法由
for i in range(m):
    update parameters
变成
for i in range(m / batch_size)
  for j in range(batch_size):
      update parameters
。现在的梯度下降法每进行一次内层循环，就更新一次参数。我们还是把一次内层循环称为一个"step（步）"。此外，我们把一次外层循环称为一个"epoch(直译为'时代’，简称‘代’)"，因为每完成一次外层循环就意味着训练集被遍历了一次。
mini-batch 的损失函数变化趋势

使用分批梯度下降后，损失函数的变化趋势会有所不同:



如图所示，如果是使用整批梯度下降，则损失函数会一直下降。但是，使用分批梯度下降后，损失函数可能会时升时降，但总体趋势保持下降。
这种现象主要是因为之前我们计算的是整个训练集的损失函数，而现在计算的是每个mini-batch的损失函数。每个mini-batch的损失函数时高时低，可以理解为：某批数据比较简单，损失函数较低；另一批数据难度较大，损失函数较大。
选择批次大小

批次大小(batch size)对训练速度有很大的影响。
如果批次过大，甚至极端情况下batch_size=m，那么这等价于整批梯度下降。我们刚刚也学过了，如果数据集过大，整批梯度下降是很慢的。
如果批次过小，甚至小到batch_size=1（这种梯度下降法有一个特别的名字：随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）），那么这种计算方法又会失去向量化计算带来的加速效果。

回想一下第二周的内容：向量化计算指的是一次对多个数据做加法、乘法等运算。这种计算方式比用循环对每个数据做计算要快。

出于折中的考虑，我们一般会选用一个介于1-m之间的数作为批次大小。
如果数据集过小(m<2000)，那就没必要使用分批梯度下降，直接拿整个数据集做整批梯度下降即可。
如果数据集再大一点，就可以考虑使用64, 128, 256, 512这些数作为batch_size。这几个数都是2的次幂。由于计算机的硬件容量经常和2的次幂相关，把batch_size恰好设成2的次幂往往能提速。
当然，刚刚也讲了，使用较大batch_size的一个目的是充分利用向量化计算。而向量化计算要求参与运算的数据全部在CPU/GPU内存上。如果设备的内存不够，则设过大的batch_size也没有意义。
一段数据的平均值

在课堂上，这段内容是从数学的角度切入介绍的。我认为这种介绍方式比较突兀。我将从计算机科学的角度切入，用更好理解的方式介绍“指数加权移动平均”。

背景

假设我们绘制了某年每日气温的散点图：



假如让你来描述全年气温的趋势，你会怎么描述呢？
作为人类，我们肯定会说：“这一年里，冬天的气温较低。随后气温逐渐升高，在夏天来到最高值。夏天过后，气温又逐渐下降，直至冬天的最低值。”
但是，要让计算机看懂天气的变化趋势，应该怎么办呢？直接拿相邻的天气的差作为趋势可不行。冬天也会出现第二天气温突然升高的情况，夏天也会出现第二天气温突然降低的情况。我们需要一个能够概括一段时间内气温情况的指标。
移动平均数

一段时间里的值，其实就是几天内多个值的总体情况。多个值的总体情况，可以用平均数表示。严谨地来说，假如这一年有365天，我们用表示这一年每天的天气，那么：

我们可以定义一种叫做移动平均数(Moving Averages) 的指标，表示某天及其前几天温度的平均值。比如对于5天移动平均数，其定义如下：


假如要让计算机依次输出每天的移动平均数，该怎么编写算法呢？我们来看几个移动平均数的例子：

通过观察，我们可以发现，。
也就是说，在算n天里的m天移动平均数（我们刚刚计算的是5天移动平均数）时，我们不用在n次的外层循环里再写一个m次的循环，只需要根据前一天的移动平均数，减一个值加一个值即可。这种依次输出移动平均数的算法如下：
input temperature[0:n]
input m

def get_temperature(i):
    return temperature if i >= 0 and i < n else 0

ma = 0
for i in range(n):
    ma += (get_temperature(i) - get_temperature(i - m)) / m
    ma_i = ma
    output ma_i
这种求移动平均数的方法确实很高效。但是，我们上面这个算法是基于所有温度值一次性给出的情况。假如我们正在算今年每天温度的移动平均数，每天的温度是一天一天给出的，而不是一次性给出的，上面的算法应该怎么修改呢？让我们来看修改后的算法：
input m
temp_i_day_ago = zeros((m))

def update_temperature(t):
    for i in range(m - 1):
        temp_i_day_ago[i+1] = temp_i_day_ago
    temp_i_day_ago[0] = t

ma = 0
for i in range(n):
    input t_i
    update_temperature(t_i)
    ma += (temp_i_day_ago[0] - temp_i_day_ago[m]) / m
    ma_i = ma
    output ma_i
由于我们不能提前知道每天的天气，我们需要一个大小为m的数组temp_i_day_ago记录前几天的天气，以计算m天移动平均数。
上述代码的时间复杂度还是有优化空间的。可以用更好的写法去掉update_temperature里的循环，把计算每天移动平均数的时间复杂度变为。但是，这份代码的空间复杂度是无法优化的。为了算m天移动平均数，我们必须要维护一个长度为m的数组，空间复杂度一定是。
对于一个变量的m移动平均数，的空间复杂度还算不大。但假如我们要同时维护l个变量的m移动平均数，整个算法的空间复杂度就是。在l很大的情况下，m对空间的影响是很大的。哪怕m取5这种很小的数，也意味着要多花4倍的空间去存储额外的数据。空间复杂度里这多出来的这个是不能接受的。
指数加权移动平均

作为移动平均数的替代，人们提出了指数加权移动平均数（Exponential Weighted Moving Average） 这种表示一段时期内数据平均值的指标。其计算公式为：


这个公式直观上的意义为：一段时间内的平均温度，等于上一段时间的平均温度与当日温度的加权和。
相比普通的移动平均数，指数平均数最大的好处就是减小了空间复杂度。在迭代更新这个新的移动平均数时，我们只需要维护一个当前平均数，一个当前的温度即可，空间复杂度为。
让我们进一步理解公式中的参数。把公式展开可得：

从这个式子可以看出，之前数据的权重都在以的速度指数衰减。根据，并且我们可以认为一个数到了就小到可以忽视了，那么指数平均数表示的就是天内数据的平均情况。比如表示的是10天内的平均数据，表示的是100天内的平均数据。
偏差矫正

指数平均数存在一个问题。在刚刚初始化时，指数平均数的值可能不太正确，请看：

让我们把每一项前面的权重加起来。对于，前面的权重和是；对于，前面的权重和是。显然，这两个权重和都不为1。而计算平均数时，我们希望所有数据的权重和为1，这样才能反映出数据的真实大小情况。这里出现了权重上的“偏差”。
为了矫正这个偏差，我们应该想办法把权重和矫正为1。观察刚才的算式可以发现，第项的权重和如下：


根据等比数列求和公式，上式化简为：

为了令权重和为1，我们可以令每一项指数平均数都除以这个和，即用下面的式子计算矫正后的指数平均数:


但是，在实践中，由于这个和收敛得很快，我们不会特地写代码做这个矫正。
Momentum

Gradient Descent with Momentum (使用动量的梯度下降) 是一种利用梯度的指数加权移动平均数更新参数的策略。在每次更新学习率时，我们不用本轮梯度的方向作为梯度下降的方向，而是用梯度的指数加权移动平均数作为梯度下降的方向。即对于每个参数，我们用下式做梯度下降：

也就是说，对于每个参数，我们用它的指数平均值代替进行参数的更新。
使用梯度的平均值来更新有什么好处呢？让我们来看一个可视化的例子：



不使用 Momentum 的话，每次参数更新的方向可能变化幅度较大，如上图中的蓝线所示。而使用 Momentum 后，每次参数的更新方向都会在之前的方向上稍作修改，每次的更新方向会更加平缓一点，如上图的红线所示。这样，梯度下降算法可以更快地找到最低点。
在实现时，我们不用去使用偏差矫正。取0.9在大多数情况下都适用，有余力的话这个参数也可以调一下。
RMSProp 和 Adam

课堂上并没有对RMSProp的原理做过多的介绍，我们只需要记住它的公式就行。我会在其他文章中介绍这几项技术的原理。

与 Momentum 类似，RMSProp(Root Mean Squared Propagation) 使用了某种移动平均值来平滑梯度的更新。其梯度下降公式如下：

在编程实现时，我们应该给分母加一个极小值，防止分母出现0。
Adam (Adaptive Moment Estimation) 是 Momentum 与 RMSProp 的结合版。为了使用Adam，我们要先计算 Momentum 和 RMSProp 的中间变量：

之后，根据前面的偏差矫正，获得这几个变量的矫正值：

如前文所述，在实现时添加偏差矫正意义不大。估计这里加上偏差矫正是因为原论文加了。

最后，进行参数的更新：

和之前一样，这里的是一个极小值。在编程时添加，一般都是为了防止分母中出现0。
Adam是目前非常流行的优化算法，它的表现通常都很优秀。为了用好这个优化算法，我们要知道它的超参数该怎么调。在原论文中，这个算法的超参数取值如下：

绝大多数情况下，我们不用手动调这三个超参数。
学习率衰减

训练时的学习率不应该是一成不变的。在优化刚开始时，参数离最优值还差很远，选较大的学习率能加快学习速度。但是，经过了一段时间的学习后，参数离最优值已经比较近了。这时，较大的学习率可能会让参数错过最优值。因此，在训练一段时间后，减小学习率往往能够加快网络的收敛速度。这种训练一段时间后减小学习率的方法叫做学习率衰减。
其实学习率衰减只是一种比较宏观的训练策略，并没有绝对正确的学习率衰减方法。我们可以设置初始学习率，之后按下面的公式进行学习率衰减：


这个公式非常简单，初始学习率会随着一个衰减率(DecayRate)和训练次数(EpochNum)衰减。
同样，我们还可以使用指数衰减：


或者其他一些奇奇怪怪的衰减方法(k是超参数）：


甚至我们可以手动调学习率，每训练一段时间就把学习率调整成一个更小的常数。
总之，学习率衰减是一条启发性的规则。我们可以有意识地在训练中后期调小学习率。
局部最优值

在执行梯度下降算法时，局部最优值可能会影响算法的表现：在局部最优值处，各个参数的导数都是0。梯度是0（所有导数为0），意味着梯度下降法将不再更新了。
在待优化参数较少时，陷入局部最优值是一种比较常见的情况。而对于参数量巨大的深度学习项目来说，整个模型陷入局部最优值是一个几乎不可能发生的事情。某参数在梯度为0时，既有可能是局部最优值，也可能是局部最差值。不妨设两种情况的概率都是0.5。如果整个模型都陷入了局部最优值，那么所有参数都得处于局部最优值上。假设我们的深度学习模型有10000个参数，则一个梯度为0的点是局部最优值的概率是，这是一个几乎不可能发生的事件。
所以，在深度学习中，更常见的梯度为0的点是鞍点（某处梯度为0，但不是局部最值）。在鞍点处，有很多参数都处于局部最差值上，只要稍微对这些参数做一些扰动，参数就会往更小的方向移动。因此，鞍点不会对学习算法产生影响。
在深度学习中，一种会影响学习速度的情况叫做“高原”（plateau）。在高原处，梯度的值一直都很小。只有跨过了这段区域，学习的速度才会快起来。这种情况的可视化结果如下：



总而言之，深度学习问题和简单的优化问题不太一样，不用过多担心局部最优值的问题。而高原现象确实会影响学习的速度。
总结

这周，我们围绕深度学习的优化算法，学习了许多提升梯度下降法性能的技术。让我们来捋一捋。
首先，我们可以在处理完一小批数据后就执行梯度下降，而不必等处理完整个数据集后再执行。这种算法叫分批梯度下降（mini-batch gradient descent)。这是一种对梯度下降法的通用改进方法，即默认情况下，这种算法都可以和其他改进方法同时使用。
之后，我们学习了移动平均的概念，知道移动平均值可以更平滑地反映数据在一段时间内的趋势。基于移动平均值，有 gradient descent with momentum 和 RMSProp 这两种梯度下降的改进方法。而现在非常常用的 Adam 优化算法是Momentum 和 RMSProp 的结合版。
最后，我们学习了学习率衰减的一些常见方法。
学完本课的内容后，我认为我们应该对相关知识达到下面的掌握程度：

• 分批梯度下降
  
  
  
  • 了解原理
    
  • 掌握如何选取合适的 batch size
    
  
  

• 高级优化算法
  
  
  
  • 了解移动平均数的思想
    
  • 了解 Adam 的公式
    
  • 记住 Adam 超参数的常见取值
    
  • 未来学习了编程框架后，会调用 Momentum，Adam 优化器
    
  
  

• 学习率衰减
  
  
  
  • 掌握“学习率衰减能加速收敛”这一概念
    
  • 在训练自己的模型时，能够有意识地去调小学习率
    
  
  

• 局部最优值
  
  
  
  • 不用管这个问题
    
  
  

学了这么多技术，不去实践一下可不行。在之后的笔记中，让我们使用高级梯度下降算法，再次挑战小猫分类任务。届时，我们将从头实现一个优化器类，并继承实现不同的优化算法。
周弈帆：吴恩达《深度学习专项》代码实战（六）：用 Numpy 实现 Momentum, Adam 等优化算法

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